AI大模型课程采用三阶段进阶模式，从基础架构解析到企业级项目部署，构建完整的技术能力图谱。课程设置涵盖Transformer核心原理、提示工程实战、模型微调优化等关键技术模块。
对比分析GPT-4与LLaMA2的模型架构差异，详解注意力机制在文本生成中的实际应用场景。通过代码实例演示模型参数调整对输出结果的影响规律。
基于真实金融风控场景，演示如何通过Function Calling实现多系统对接。在医疗知识库建设项目中，详细拆解RAG增强检索的技术实现路径。
从需求分析到部署上线，完整再现电商客服机器人开发过程。重点讲解多轮对话管理、意图识别准确率提升等关键技术难点解决方案。
使用LLaMA-Factory工具完成领域适配微调，通过量化压缩技术实现模型推理速度提升。结合具体案例说明模型蒸馏技术的实际应用效果。
| 技术模块 | 实战案例 | 能力培养 |
| 模型部署 | Ollama本地化部署 | 环境配置能力 |
| API开发 | 支付系统对接 | 系统集成能力 |
