NLP是否已经成为过时的技术，或者它还在为最新一代的AI模型铺路？对于那些寻求定制化AI解决方案的人来说，他们应该是通过调整提示词（prompt engineering）、微调（fine-tuning）现有的大模型，还是从头开始构建一个全新的模型呢？
特别邀请了两位来自Nyonic（瑞因凡）的技术专家，他们不仅将分享他们的实践经验，还会提供专业的技术洞见。通过结合理论与实践，我们将深入探讨从数据准备、模型设计到最终的模型训练和部署的全过程。一步步学习如何有效地与模型交互、进行微调优化，并掌握从源头控制模型训练的技巧。
-本期嘉宾-
王睿｜计算语言学博士，拥有近20年NLP和AI大模型研究和工程实践经验，已发表50多篇NLP顶会论文。曾任职阿里达摩院和唯品会NLP团队负责人。
周煜东｜连续创业者，十年NLP一线研发经验，在Chatbot、教育科技和数据智能领域有丰富经验，秉承「 AI反正取代不了我 」的人生哲学。
-时间轴-
04：36 自定义大模型
14：28 利用prompt优化模型互动
21：28 微调模型的深入解析
30：10 专家模型的理论与应用
35：34 从零基础到模型构建的全过程
47：44 模型工厂的构建
51：23 开源模型的探讨与应用
58：44 大语言模型处理长文本的技术优化
1：03：22 参数调整与模型效果的关系
1：07：45 大模型的商业模式
-互动方式-
李自然个人微信：liziran5460
bristingyou
我不赞成弄这些深奥的技术专题，让人懵懵懂懂，不是所有人都搞得明白图B大模型，平时给书振灰的时候顺带听听还行。