深度解析大语言模型技术栈的开发实践路径，课程覆盖从基础架构认知到企业级解决方案落地的完整技术闭环。通过电商智能客服、金融风险预警等真实业务场景的案例拆解，建立符合产业需求的技术能力矩阵。
对比分析GPT-4与LLaMA2的模型架构差异，通过文本生成、语义理解等基础功能实现，构建大模型技术认知框架。企业级开发案例演示包含API调用频率优化、服务熔断机制设计等工程实践要点。
从基础模板设计到多轮对话管理，解析智能写作辅助系统的提示工程实现方案。结合法律文书生成、医疗报告解析等场景，训练复杂业务逻辑的提示工程构建能力。
通过LLaMA-Factory工具链实现模型微调，解决特定场景下的推理精度问题。实战演练包含数据处理、参数调整、效果验证等完整优化流程。
| 能力维度 | 掌握标准 |
|---|---|
| 系统集成 | 完成3种以上API对接方案设计 |
| 模型优化 | 独立实施业务场景微调项目 |
| 架构设计 | 输出企业级解决方案技术文档 |
课程体系每季度进行技术架构更新，当前已集成多模态交互、自主Agent开发等前沿方向。通过持续跟踪Github热门项目和技术白皮书，确保教学内容保持行业领先水平。
所有实训项目均采用真实企业需求文档，包含金融反欺诈模型训练、智能制造知识库搭建等6大行业标杆项目。项目评审标准参照头部科技企业技术规范执行。
