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ASPEN培訓課程
?一．培訓目標：
通過本課程的培訓, 學員可以掌握大模型的基本原理, 掌握使用Python
語言開發大模型應用程序，解決多源異構數據的智能融合與語義分析，
自動化生成與摘要提取，跨語言翻譯與文化語境理解，
虛假信息與欺騙識別，交互式檢索，預測分析，輔助訓練與模擬推演，
數據采集與數據預處理等技術問題。
二．學員基礎要求：
????學員需要具備一定的編程基礎, 對大模型有初步的了解.
三．培訓方式：
集中授課以及實際案例操作.
四．培訓課程內容設置：
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主題 |
內容 |
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? 大模型基礎 ? |
決?1、多源異構數據的智能融合與語義分析 2、大模型語義理解 3、基于大模型的結構化語義抽取和摘要 |
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大模型微調 ? |
1、大模型的訓練，RHLF和LoRA技術 2、面向特定領域的大模型微調訓練 |
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跨語言翻譯與文化語境理解 ? |
1、模型架構：MBart（多語言預訓練）、NLLB（100+語言翻譯）、 領域適配 2、翻譯優化：雙語平行語料構建、反向翻譯（Back-Translation） 數據增強 |
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虛假信息與欺騙識別 |
1、語義欺騙檢測：SCRN模型（重構網絡+孿生校準， 抗同義詞替換攻擊） 2、矛盾句識別（基于邏輯推理模型）、來源可信度分析 （URL信譽庫+作者歷史數據） |
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預測分析與模型應用 |
1、文本預測：情感趨勢預測（基于時序文本的情感極性變化） 2、結構化預測：時間序列預測（LLM+ARIMA融合模型）、 分類預測（風險評級） |
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輔助訓練與模擬推演系統 ? |
1、AI智能體技術 2、智能體戰略規劃博弈 3、基于智能體（Agent）的多角色模擬 |
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多模態交互檢索 |
1、多模態語義一致性 2、圖文語義數據庫的構建 3、圖文檢索的實現 |
