1.深入理解大语言模型：
课程可能会介绍大语言模型的原理、架构和训练方法，包括Transformer架构、自注意力机制、预训练和微调等内容。
2.算法理论与技术：
学习大语言模型算法的基本理论和技术，如梯度下降、自适应学习率、正则化技术等，以及与自然语言处理相关的算法，如文本生成、文本分类、文本摘要等。
3.模型训练与微调：
学习如何使用大规模数据集对语言模型进行预训练，并学习如何微调模型以适应特定任务或领域，如文本生成、对话生成、语言理解等。
4.工程实践与调优：
学习如何在实际项目中应用大语言模型，包括数据预处理、模型构建、模型训练和评估等方面的工程实践，以及如何对模型进行调优以提高性能和效果。
5.应用案例分析：
通过案例分析，学习如何将大语言模型应用到实际问题中，如智能对话系统、智能客服、情感分析、信息检索等领域。
6.项目实战：
课程可能会提供一些实战项目，让学员应用所学知识，开发和部署实际的大语言模型应用，从而加深对算法和工程实践的理解和掌握。
