• 初探大模型：起源與發(fā)展

• 預熱篇：解碼注意力機制（Attention ）

• 變革里程碑：Transformer 的崛起

• 走向不同：GPT 與 Bert 的選擇

• GPT 模型家族:從始至今

• GPT 模型家族：從始至今

• 從 GPT-1 到 GPT-3.5：一路的?云變幻

• ChatGPT：贏在哪里

• GPT-4：一個新的開始

• 大模型的未來：開源力量與生態(tài)繁榮

• OpenAI 的宏圖：追求無止境

• 開源戰(zhàn)場：OpenAI 的挑戰(zhàn)者們

• LangChain：為開發(fā)者提供的舞臺

• 提示學習（Prompt Learning）

• 思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）：開山之作

• 思維樹（Tree-of-Thoughts, ToT）：續(xù)寫佳話 

• 提示工程（Prompt Engineering）：全新的工作方式

• Embedding 101

• Embedding 起源、發(fā)展、應?與現(xiàn)狀

• Embedding 之于?模型的獨特價值

• ?個 Embeddings 開源數(shù)據(jù)集：Alexandria

• 實戰(zhàn) OpenAI Embeddings 模塊

• OpenAI ?模型選擇指南

• OpenAI ?模型?次開發(fā)指南

• ?本內容補全初探（Text Completion）

• 聊天機器?初探（Chat Completion）

• 語?識別初探（Speech to Text）

• 圖像?成初探（Image Generation）

• 內容創(chuàng)作與?成（Content Generation）

• ?本摘要與總結（Summarization）

• 語義與情感分析（Semantic and Sentiment Analysis）

• 多語?智能翻譯（Translation）

• NVIDIA 概念解惑

• GPU vs 顯卡

• 架構（安培 Amper）vs 產(chǎn)品（數(shù)據(jù)中?）

• 專業(yè)級（A100）vs 消費級（4090）

• CUDA Core vs Tensor Core

• 顯卡選型推薦指南

• 顯卡性能天梯榜

• 專業(yè)級顯卡怎么選

• 消費級顯卡怎么選

• AMD 是?個選擇么？

• OpenAI-Translator 市場需求分析

• OpenAI-Translator 產(chǎn)品定義與功能規(guī)劃

• OpenAI-Translator 技術?案與架構設計

• PDF ?檔解析和導出模塊

• ?模型（LLMs）接?模塊

• 提示詞（Prompt）模板模塊

• 參數(shù)解析器（ArgParser）模塊

• ?志和異常捕獲模塊

• OpenAI-Translator 實戰(zhàn)

• ChatGPT Plugin 開發(fā)指南

• ChatGPT Plugin 樣例項?

• ChatGPT Plugin 樣例部署與開發(fā)模式

• ChatGPT 多模態(tài)交互??

• 將 OpenAI-Translator 改造成 ChatGPT Plugin

在 ChatGPT 聊天中實現(xiàn) PDF ?件上傳

• OpenAI-Translator 服務化

• ChatGPT Plugin 對接 OpenAI-Translator API

• ChatGPT Plugin 應?申請

• 部署 ChatGPT Plugin 應?

• LangChain 101

• LangChain 項目起源、發(fā)展與現(xiàn)狀

• LangChain 的獨特價值

• LangChain 基礎概念

• LangChain 架構設計

• LangChain 圖形化界面：LangFlow

• LangChain 開發(fā)上手指南

• LangChain 開發(fā)環(huán)境

• 基于 Miniconda 搭建虛擬環(huán)境

• 使用 Jupyter Lab 進行交互式開發(fā)

• LangChain 核心模塊

• 標準化的大模型抽象：Models

• 文本 I/O 的大語言模型：LLMs

• 更加結構化的聊天模型：Chat Models

• 更具想象力的嵌入模型：Text Embedding Models

• 大模型的輸入抽象：Prompts

• 靈活構造提示詞：Prompt Templates

• 巧妙植入最佳實踐：Example Selectors

• 規(guī)范化大模型輸出結果：Output Parsers

• 大模型應用的最佳實踐：Chains

• 上手你的第一個鏈：LLM Chain

• 動態(tài)調用的路由鏈：Router Chains

• 處理超長文本的轉換鏈：Transformation Chain

• 面向數(shù)據(jù)庫的問答鏈：SQL Chain

• 實現(xiàn)復雜應用的代理系統(tǒng)：Agents

• 動態(tài)決策鏈的執(zhí)行：Action Agents

• 復雜規(guī)劃的執(zhí)行鏈：Plan-and-Execute Agents

• 檢索非結構化數(shù)據(jù)的利器：Indexes

• 文檔加載器：Document Loaders

• 文本分割器：Text Splitters

• 向量持久化：VectorStores

• 向量檢索器：Retrievers

• 賦予應用記憶的能力： Memory 

• 大模型原生的回調系統(tǒng)：Callbacks

• LangChain 典型應用剖析

• 支持復雜任務處理的自主代理

• 基于文檔知識的問答助理

• 基于?短期記憶的聊天機器人

• 基于指定 GitHub Repo 的代碼解析

• 接入 LangChain 后的架構設計

• 基于 LangChain 進行版本重構的方案調整

• 使用 LangChain LLMs 接入 OpenAI 模型

• 使用 LangChain Prompt Templates 生成翻譯提示詞

• 使用 LangChain Example Selectors 指導用戶輸入

• 使用 LangChain Callbacks 實現(xiàn)深度異常捕獲

• 實戰(zhàn) LangChain 版 OpenAI-Translator

• AutoGPT 原始版本定位與功能解讀

• LangChain 版 AutoGPT 技術方案與架構設計

• 網(wǎng)絡搜索（SerpAPIWrapper）模塊

• 文件讀寫（FileTool）模塊

• 持久化存儲（VectorStores）模塊

• 向量模型（Embeddings）模塊

• 聊天模型（Chat Models）模塊

• 實戰(zhàn) LangChain 版 AutoGPT

• Sales-Consultant 市場需求分析

• Sales-Consultant 產(chǎn)品定義與功能規(guī)劃

• Sales-Consultant 技術方案與架構設計

• 解析與索引管理（Indexes）模塊

• 知識庫問答（QA Chain）模塊

• 用戶引導（Example Selectors）模塊

• 實戰(zhàn) LangChain 版 Sales-Consultant

• 大模型時代的開源與數(shù)據(jù)協(xié)議

• 數(shù)據(jù)安全性和保護措施

• 數(shù)據(jù)加密與脫敏技術

• 安全傳輸與存儲機制

• 模型的可解釋性和可審計性

• 提高模型決策過程的透明度

• 大模型的審計機制與規(guī)則

• 倫理和道德考慮

• 大模型帶來的倫理挑戰(zhàn)

• 設計與使用大模型時的道德原則

• 法規(guī)合規(guī)性

• 數(shù)據(jù)保護法規(guī)對大模型的影響

• 大模型的合規(guī)性保證策略

• 數(shù)據(jù)隱私的量化評估

• 數(shù)據(jù)隱私影響的評價指標

• 數(shù)據(jù)隱私量化評估的方法與技術

• ?模型排?榜與基準測試

• ?模型橫向對?

• OpenAI GPT-4

• Facebook LLaMA

• Stanford Alpaca

• Tsinghua ChatGLM

• ?模型時代的 GitHub：Hugging Face

• 使? Hugging Face 托管你的 LLMs 應?

• ChatGLM 與 VisualGLM 家族

• ChatGLM-6B 介紹與快速??

• ChatGLM-6B fine-tuning

• ChatGLM-6B 私有化部署

• 基于 ChatGLM 打造你的私有化 “ChatGPT”