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ASPEN培训课程
一．培训目标：
通过本课程的培训, 学员可以掌握大模型的基本原理, 掌握使用Python
语言开发大模型应用程序，解决多源异构数据的智能融合与语义分析，
自动化生成与摘要提取，跨语言翻译与文化语境理解，
虚假信息与欺骗识别，交互式检索，预测分析，辅助训练与模拟推演，
数据采集与数据预处理等技术问题。
二．学员基础要求：
学员需要具备一定的编程基础, 对大模型有初步的了解.
三．培训方式：
集中授课以及实际案例操作.
四．培训课程内容设置：
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主题 |
内容 |
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大模型基础
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决 1、多源异构数据的智能融合与语义分析 2、大模型语义理解 3、基于大模型的结构化语义抽取和摘要 |
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大模型微调
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1、大模型的训练，RHLF和LoRA技术 2、面向特定领域的大模型微调训练 |
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跨语言翻译与文化语境理解
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1、模型架构：MBart（多语言预训练）、NLLB（100+语言翻译）、 领域适配 2、翻译优化：双语平行语料构建、反向翻译（Back-Translation） 数据增强 |
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虚假信息与欺骗识别 |
1、语义欺骗检测：SCRN模型（重构网络+孪生校准， 抗同义词替换攻击） 2、矛盾句识别（基于逻辑推理模型）、来源可信度分析 （URL信誉库+作者历史数据） |
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预测分析与模型应用 |
1、文本预测：情感趋势预测（基于时序文本的情感极性变化） 2、结构化预测：时间序列预测（LLM+ARIMA融合模型）、 分类预测（风险评级） |
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辅助训练与模拟推演系统
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1、AI智能体技术 2、智能体战略规划博弈 3、基于智能体（Agent）的多角色模拟 |
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多模态交互检索 |
1、多模态语义一致性 2、图文语义数据库的构建 3、图文检索的实现 |
