课程简介
在大型语言模型赋能安全领域的实践中，我们面临着模型在领域专业知识的缺乏、幻觉现象以及推理能力不足等一系列挑战。为了应对这些问题，我们探索了增量预训练和微调技术，以提升模型的认知和处理能力。虽然这些方法在某种程度上加强了模型的功能，但它们在数据准备、训练过程以及评估上的高成本投入，给技术的应用落地带来了显著障碍。
为了突破这些约束，我们采纳了基于AI代理的策略，对问题进行了分解和转化，这不仅显著降低了实际部署的成本，而且减少了场景应用的限制，从而在安全技术的实施中实现了更高的效率和灵活性。通过智能代理的介入，我们构建了一个更加高效和适应性强的模型应用框架，为安全技术的未来发展奠定了坚实的基础。
目标收益
培训对象
课程内容
1. 提供一套大模型应用落地的解决方案 2. 畅享了未来大模型落地可能得路径 3.分享了我们在大模型落地的案例
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