第一天

上午

模塊一：概念篇-ChatGPT概念詮釋及技術發(fā)展

1小時

模塊二：架構篇-ChatGPT系統(tǒng)架構及工作流程

2小時

下午

模塊三：技術篇-ChatGPT關鍵技術及原理詳解（1）

3小時

課程小結、答疑、交流討論與互動環(huán)節(jié)

0.5小時

第二天

上午

模塊三：技術篇-ChatGPT關鍵技術及原理詳解（2）

3小時

下午

模塊四：算力篇-ChatGPT算力需求及算力布局

3小時

課程小結、答疑、交流討論與互動環(huán)節(jié)

0.5小時

第三天

上午

模塊五：體驗篇-ChatGPT基本功能及使用體驗

1小時

模塊六：應用篇-ChatGPT應用場景及行業(yè)布局

2小時

下午

模塊七：商業(yè)篇-ChatGPT商業(yè)模式及商機挖掘

1小時

模塊八：產(chǎn)業(yè)篇-ChatGPT產(chǎn)業(yè)發(fā)展及投資分析

1.5小時

模塊九：建議篇-ChatGPT面臨挑戰(zhàn)及發(fā)展建議

0.5小時

課程總結、答疑、交流討論與互動環(huán)節(jié)

0.5小時

模塊一：概念篇-ChatGPT概念詮釋及技術發(fā)展

1．ChatGPT概念詮釋及技術發(fā)展

1.1什么是ChatGPT？（技術視角、OpenAI、維基百科的定義）

1.2 ChatGPT技術核心要點詮釋

1.3      問題：如何理解ChatGPT？-理解ChatGPT的關鍵點

1.3.1 ChatGPT是如何工作的？

1.3.2 ChatGPT的訓練數(shù)據(jù)來源于何處？

1.3.3 ChatGPT如何進行模型預訓練？

1.3.4 ChatGPT是如何自動生成文本的？

1.3.5 ChatGPT如何準確回答問題？

1.3.6 ChatGPT如何按照人類思維回答問題？

1.4問題：ChatGPT的主要技術有哪些？

1.5 ChatGPT的主要特點有哪些？

1.6ChatGPT的最大創(chuàng)新點是什么？

1.7ChatGPT優(yōu)化對話語言模型的優(yōu)化目標是什么？

1.8ChatGPT與普通聊天機器人的區(qū)別是什么？

1.9ChatGPT存在的問題與不足是什么？

1.10ChatGPT界面及網(wǎng)址

1.11ChatGPT的基本功能

1.12 ChatGPT和AIGC的關系是什么？

1.13 ChatGPT、AIGC和元宇宙的關系是什么？

1.14 ChatGPT對推動元宇宙的商用落地與快速發(fā)展有何影響？

1.15ChatGPT的產(chǎn)生、發(fā)展及影響

1.15.1 ChatGPT的產(chǎn)生

1.15.2 ChatGPT的發(fā)展歷程（GTP-1,GTP-2,GTP-3, ChatGPT, GTP-4）

1.15.3 ChatGPT的研究現(xiàn)狀

1.15.4 ChatGPT的產(chǎn)生與發(fā)展對人類社會將帶來什么影響？

1.15.5 ChatGPT對哪些職業(yè)和工作產(chǎn)生挑戰(zhàn)和影響？

1.16 ChatGPT對我們的啟示有哪些？

1.17如何從ChatGPT的技術方案中學習有價值的東西？

1.18 如何運用基于人工智能的ChatGPT技術方案賦能行業(yè)智慧應用與商用落地和快速發(fā)展？

模塊二：架構篇-ChatGPT系統(tǒng)架構及工作流程

2. ChatGPT的系統(tǒng)架構及工作流程

2.1 ChatGPT的總體技術路線是什么？

2.1.1自然語言處理+搜索引擎集成架構

2.1.2 GPT3.5+大型語言模型（LLM）+強化學習微調(diào)訓練模型架構

2.1.3 ChatGPT實現(xiàn)的關鍵要素有哪些？

2.2 構建ChatGPT系統(tǒng)架構需要考慮哪些關鍵問題？

2.2.1 ChatGPT技術架構的關鍵點是什么？

2.2.2 ChatGPT預訓練模型有哪些？

2.2.3 ChatGPT預訓練數(shù)據(jù)集有哪些？

2.2.4 ChatGPT如何進行模型預訓練？

2.2.5 ChatGPT進行模型訓練的步驟有哪些？

2.3 ChatGPT的工作流程-理解ChatGPT架構的基礎

2.3.1 有監(jiān)督微調(diào)（SFT）

2.3.2 獎勵模型（RM）訓練

2.3.3 PPO模型強化學習

2.3.4 基于人類反饋的強化學習-RLHF

2.3.5 例子：ChatGPT語言處理的工作流程

語言處理數(shù)據(jù)流轉流程：輸入文本、語言識別、情感分析、信息抽取、命名實體識別、句子相似性處理、文本分類、全文搜索、文本生成、上下文管理、問題解答、輸出文本

2.4 ChatGPT的系統(tǒng)架構-Transformer架構

2.4.1什么是Transformer？

2.4.2   Transformer模型的作用

2.4.3   Transformer總體架構及組成

（1）輸入部分，（2）輸出部分，（3）編碼器部分，（4）解碼器部分

2.4.4   Encoder-Decoder編碼器-解碼器框架

2.4.5   輸入部分的實現(xiàn)

（1）文本嵌入層及作用，（2）位置編碼器及作用

2.4.6編碼器部分的實現(xiàn)

（1）掩碼張量，（2）注意力機制，（3）多頭注意力機制，（4）前饋全連接層，（5）規(guī)范化層，（6）子層連接結構，（7）編碼器層，（8）編碼器

2.4.7解碼器部分的實現(xiàn)

（1） 解碼器層，（2）解碼器

2.4.8   輸出部分的實現(xiàn)

（1）線性層，（2）softmax層

2.4.9模型構建

2.5案例分析：使用Transformer構建語言模型

2.6   GPT3.5預訓練模型架構

2.7   大型語言模型（LLM）架構

2.8   強化學習微調(diào)訓練模型架構-RLHF架構

2.9      ChatGPT應用系統(tǒng)架構及組成-端邊網(wǎng)云（水平分割）

2.9.1   ChatGPT應用終端（PC機、智能手機、PAD等）

2.9.2 邊緣計算（邊緣算力）

2.9.3 互聯(lián)網(wǎng)/移動互聯(lián)網(wǎng)

2.9.4 云（超級計算機、超級算力）-云數(shù)據(jù)中心（Microsoft Azure、國資云（國家云）、天翼云、移動云、沃云、華為云、百度云、阿里云、騰訊云等）

2.10 ChatGPT系統(tǒng)架構優(yōu)化及應用推廣

模塊三：技術篇-ChatGPT關鍵技術及原理詳解

3.   ChatGPT關鍵技術及原理詳解

3.1 ChatGPT的關鍵技術體系

3.2 ChatGPT的技術基礎-AI：人工智能

3.2.1機器學習- ML

3.2.2深度學習

3.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡

3.2.4自然語言處理-NLP

3.2.5 人工智能生成內(nèi)容-AIGC

3.3 ChatGPT的關鍵技術-Transformer技術

3.3.1什么是Transformer？

3.3.2 Encoder-Decoder技術

3.3.3 Transformer分類模型

3.3.4 Transformer算法-GTP3.5預訓練模型

3.3.5預訓練模型-自然語言理解

3.3.6預訓練模型-長序列建模

3.3.7預訓練模型-模型優(yōu)化

3.3.8 Transformer算法流程

3.3.9 問題:Transformer算法的改進及主要優(yōu)點是什么？

3.4 ChatGPT的關鍵技術-GPT：預訓練生成模型

3.5 ChatGPT的關鍵技術-LLM：大型語言模型

3.6 ChatGPT的關鍵技術-RLHF:基于人類反饋的強化學習

3.7 ChatGPT的關鍵技術-數(shù)據(jù)標注

模塊四：算力篇-ChatGPT算力需求及算力布局

4.   ChatGPT算力需求及算力布局

4.1  人工智能（AI）復雜算法的算力需求分析

4.1.1 人工智能不同算法的算力需求分析

4.1.2 ChatGPT算力需求分析

4.1.3 ChatGPT算力需求舉例

4.2算力的概念及量綱

4.3 算力的分類

4.3.1基礎算力（基于CPU芯片）

4.3.2 智能算力（基于AI芯片，包括GPU/DPU/FPGA/ASIC芯片等）

4.3.3 超算算力（超級計算機、計算集群）

4.3.4 量子算力（量子計算機）

4.4 算效的概念

4.5 綜合算力（算力+存力+運力）

4.6算力應用場景

4.7 算力部署策略-“東數(shù)西算”工程

4.7.1“東數(shù)西算”的概念

4.7.2 “東數(shù)西算”的應用場景

4.7.3 “東數(shù)西算”的數(shù)據(jù)處理

4.7.4 “東數(shù)西算”工程總體架構（8大樞紐中心、10大數(shù)據(jù)中心集群）

4.7.5數(shù)據(jù)中心業(yè)務類型

4.7.6數(shù)據(jù)中心集群建設規(guī)模

4.7.7 “東數(shù)西算”工程建設方案：聯(lián)接力+運力+算力+智力

4.8算力部署方案-算力網(wǎng)絡

4.8.1 算力網(wǎng)絡的定義及技術特點

4.8.2 算力網(wǎng)絡與現(xiàn)有通信網(wǎng)絡的區(qū)別

4.8.3 算力網(wǎng)絡的工作原理及業(yè)務流程

4.8.4 算力網(wǎng)絡的標準架構與接口

4.8.5 算力網(wǎng)絡系統(tǒng)架構與組成

4.8.6 算力網(wǎng)絡的建設方案

4.9 基于“東數(shù)西算”工程的ChatGPT部署策略-安全、高可靠運行等

4.9.1 西部數(shù)據(jù)中心-ChatGPT大型語言模型建模與訓練

4.9.1 東部數(shù)據(jù)中心-ChatGPT推理服務等

4.10 基于“算力網(wǎng)絡”的ChatGPT部署策略-海量數(shù)據(jù)處理、超級算力、高可靠、低時延、安全等

模塊五：體驗篇-ChatGPT基本功能及使用體驗

5.   ChatGPT基本功能及使用體驗

5.1 ChatGPT的基本功能及特征

5.2 ChatGPT的基本功能-語言處理功能及描述

文本生成、文本補全、文本分類、文本校正、詩歌生成、內(nèi)容創(chuàng)建、問答、翻譯、摘要、改寫、情感分析、聊天機器人等

5.3 ChatGPT的高級功能-高端應用功能及描述

編寫和調(diào)試計算機程序、程序修改、模擬Linux系統(tǒng)、企業(yè)策劃、方案設計、項目咨詢、文學創(chuàng)作、撰寫演講提綱、撰寫分析報告、金融分析、工業(yè)自動化、醫(yī)學診斷、教育、供應鏈管理、銷售和營銷、法律應用、科學研究等。

5.4 ChatGPT使用體驗及效果評估

模塊六：應用篇-ChatGPT應用場景及行業(yè)布局

6.   ChatGPT應用場景及行業(yè)布局

6.1      ChatGPT應用總體思路：運用ChatGPT技術方案及思想賦能行業(yè)數(shù)智化轉型及落地實施

6.2 ChatGPT應用場景及行業(yè)領域分析

6.3 ChatGPT+機器人場景應用方案及布局

6.3.1 ChatGPT生成式預訓練模型升級各行業(yè)機器人

6.3.2 ChatGPT+行業(yè)機器人賦能行業(yè)應用

6.4 ChatGPT聊天機器人+智慧家庭應用方案及布局

6.4.1 ChatGPT聊天機器人精心陪伴老人

6.4.2 ChatGPT聊天機器人陪伴兒童成長

6.5 基于ChatGPT聊天機器人的智能客服應用

6.6 ChatGPT+工業(yè)場景應用方案及布局

6.6.1 GPT生成式預訓練模型+專家系統(tǒng)融合應用

6.6.2 GPT生成式預訓練模型優(yōu)化專家系統(tǒng)

6.6.3 GPT預訓練優(yōu)化模型提高產(chǎn)品質檢效率

6.6.4 GPT預訓練優(yōu)化模型提高設備預測性維護的能力

6.6.5 GPT預訓練優(yōu)化模型提高設備精準故障定位的能力

6.7 ChatGPT+農(nóng)業(yè)場景應用方案及布局

6.8 ChatGPT+醫(yī)療場景應用方案及布局

6.9 ChatGPT+教育場景應用方案及布局

6.10 ChatGPT+金融場景應用方案及布局

6.11 ChatGPT+展覽宣傳場景應用方案及布局

6.12 ChatGPT+新媒體場景應用方案及布局

模塊七：商業(yè)篇-ChatGPT商業(yè)模式及商機挖掘

7.ChatGPT商業(yè)模式及商機挖掘

7.1 ChatGPT商業(yè)模式架構-MaaS（模型即服務）

7.1.1 什么是MaaS（模型即服務）？

7.1.2 MaaS（模型即服務）架構

7.1.3 MaaS（模型即服務）架構基座-大模型

7.1.4 MaaS（模型即服務）整體產(chǎn)業(yè)架構

7.1.5 MaaS（模型即服務）商業(yè)模式的核心：“模型→單點工具（如ChatGPT）→應用場景”的服務路徑

7.2 ChatGPT的商業(yè)模式

7.2.1 訂閱制收費模式-直接收費

7.2.2 通過API接口提供技術服務-賦能收費（根據(jù)API的使用量和質量級別收取費用）

（1）提供大模型服務-賦能行業(yè)應用

（2）許可證銷售服務

7.3 案例：Hugging Face商業(yè)模式

7.3.1 AutoTrain模式

7.3.2 Interface API & Infinity模式

7.3.3 Private Hub模式

7.3.4 Expert Support模式

7.3 ChatGPT的商機挖掘-賦能行業(yè)應用

模塊八：產(chǎn)業(yè)篇-ChatGPT產(chǎn)業(yè)發(fā)展及投資分析

8. ChatGPT產(chǎn)業(yè)發(fā)展及投資分析

8.1 ChatGPT產(chǎn)業(yè)生態(tài)構建與參與角色

8.2  ChatGPT涉及的上下游產(chǎn)業(yè)鏈分析

8.2.1 算力相關產(chǎn)業(yè)分析（AI芯片/GPU/DPU/FPGA/ASIC芯片等，服務器、數(shù)據(jù)中心、云計算、邊緣計算等）

8.2.2 算法服務相關產(chǎn)業(yè)分析

8.2.3 算力網(wǎng)絡相關產(chǎn)業(yè)分析

8.2.4自然語言處理（NLP）相關產(chǎn)業(yè)分析

8.2.5人工智能生成內(nèi)容（AIGC）相關產(chǎn)業(yè)分析

8.2.6數(shù)據(jù)標注相關產(chǎn)業(yè)分析

8.2.7 ChatGPT下游應用場景相關產(chǎn)業(yè)分析（智能客服、搜索引擎、圖像、文字、代碼生成等）

8.2.8 ChatGPT產(chǎn)業(yè)發(fā)展的切入點及路徑分析

8.2.9 ChatGPT對我國AI技術和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的示范效應分析

8.2.10 ChatGPT產(chǎn)業(yè)發(fā)展市場前景分析

8.3 ChatGPT產(chǎn)業(yè)投資機會及方向分析

8.4 我國ChatGPT相關上市公司核心競爭力及投資分析

模塊九：建議篇-ChatGPT面臨挑戰(zhàn)及發(fā)展建議

9. ChatGPT面臨的挑戰(zhàn)及發(fā)展建議

9.1ChatGPT面臨的挑戰(zhàn)分析

9.1.1 ChatGPT技術及應用發(fā)展面臨哪些挑戰(zhàn)？（數(shù)據(jù)的實時性問題，數(shù)據(jù)的真實性問題，模型在線推理端成本問題，算法過度優(yōu)化對性能的影響（古德哈特定律），數(shù)據(jù)標注產(chǎn)生算法偏見等）

9.1.2 ChatGPT面臨的最大挑戰(zhàn)是什么？如何應對？（錯誤的數(shù)據(jù)，挑逗性提問等導致產(chǎn)生法律、道德、宗教信仰、歧視性等方面的問題）

9.1.3 黑客利用ChatGPT進行網(wǎng)絡攻擊面臨的挑戰(zhàn)及應對策略

9.2 ChatGPT主要的創(chuàng)新點和技術壁壘分析

9.3 ChatGPT給我們的啟示是什么？（從產(chǎn)品創(chuàng)新角度分析）

9.4 ChatGPT的發(fā)展對相關產(chǎn)業(yè)的影響分析及應對策略

9.5 ChatGPT的發(fā)展對相關職業(yè)領域的影響分析及應對策略

9.6 ChatGPT的發(fā)展對人類社會的生活、工作和學習等產(chǎn)生的影響分析及應對策略

9.7 ChatGPT技術及應用發(fā)展建議

9.7.1 ChatGPT技術及應用發(fā)展的切入點及路徑

9.7.2 基于ChatGPT的示范效應推動我國AI技術和行業(yè)賦能應用的發(fā)展

9.7.3 基于ChatGPT的示范效應加快我國AIGC產(chǎn)業(yè)商用化落地進程

9.7.4 基于ChatGPT和AIGC技術變革數(shù)字內(nèi)容的生產(chǎn)方式和消費模式

9.7.5 基于ChatGPT和AIGC技術推動元宇宙應用與發(fā)展的商用進程，賦能我國數(shù)字經(jīng)濟高質量發(fā)展