第五阶段:AI应用场景探索

IBM Technology制作的大语言模型与聊天机器人技术教程,涵盖LLM工作原理、提示调优、安全风险等13个核心主题

LLM聊天机器人IBMYouTubeVideoFreeEnglish

大语言模型与聊天机器人课程介绍

课程概述

这是一个由IBM Technology制作的YouTube播放列表,专门讲解大语言模型(Large Language Models, LLM)和聊天机器人相关的技术内容。该课程包含13个视频,总观看量超过101,862次,是学习AI和大语言模型技术的优质资源。

课程目录

1. How Large Language Models Work

  • 内容:介绍大语言模型的工作原理
  • 时长:5:34

2. What is Prompt Tuning?

  • 内容:什么是提示调优
  • 发布时间:2年前
  • 观看量:26万次
  • 时长:8:33

3. Risks of Large Language Models (LLM)

  • 内容:大语言模型的风险分析
  • 发布时间:2年前
  • 观看量:14万次
  • 时长:8:26

4. Why Large Language Models Hallucinate

  • 内容:为什么大语言模型会出现幻觉
  • 发布时间:2年前
  • 观看量:26万次
  • 时长:9:38

5. AI and Large Language Models Boost Language Translation

  • 内容:AI和大语言模型如何提升语言翻译
  • 发布时间:1年前
  • 观看量:1.7万次
  • 时长:6:19

6. Large Language Models Are Zero Shot Reasoners

  • 内容:大语言模型是零样本推理器
  • 发布时间:2年前
  • 观看量:4万次
  • 时长:7:47

7. Should You Use Open Source Large Language Models?

  • 内容:是否应该使用开源大语言模型
  • 发布时间:1年前
  • 观看量:38万次
  • 时长:6:40

8. Hypnotized AI and Large Language Model Security

  • 内容:被催眠的AI和大语言模型安全
  • 发布时间:1年前
  • 观看量:1.1万次
  • 时长:13:22

9. What is a Chatbot?

  • 内容:什么是聊天机器人
  • 发布时间:4年前
  • 观看量:21万次
  • 时长:9:42

10. Do Chatbots Need AI?

  • 内容:聊天机器人需要AI吗
  • 发布时间:1年前
  • 观看量:1.4万次
  • 时长:5:17

11. How Chatbots Could Be 'Hacked' by Corpus Poisoning

  • 内容:聊天机器人如何被语料库投毒攻击
  • 发布时间:2年前
  • 观看量:1.6万次
  • 时长:8:31

12. Open Source in Action with watsonx

  • 内容:开源在watsonx中的应用
  • 发布时间:1年前
  • 观看量:8047次
  • 时长:7:32

13. 3 Benefits of virtual assistants for Customer Service

  • 内容:虚拟助手在客户服务中的3个优势
  • 发布时间:1年前
  • 观看量:9410次
  • 时长:3:22

课程特色

内容覆盖全面

  • 从基础概念到高级应用
  • 涵盖技术原理、实际应用和安全考虑
  • 包含开源解决方案和商业应用

制作质量高

  • 由IBM Technology专业团队制作
  • 视频质量优良,讲解清晰
  • 适合不同技术水平的学习者

实用性强

  • 涉及实际业务场景
  • 包含安全和风险管理内容
  • 提供开源和商业解决方案对比

学习建议

适合人群

  • AI和机器学习初学者
  • 对大语言模型感兴趣的技术人员
  • 希望了解聊天机器人技术的开发者
  • 企业决策者和技术管理者

学习路径

  1. 先学习基础概念(视频1、2、9)
  2. 深入了解技术原理和挑战(视频3、4、6)
  3. 探索实际应用场景(视频5、12、13)
  4. 关注安全和风险管理(视频8、11)
  5. 考虑开源vs商业解决方案(视频7、10)

学习收获

  • 全面理解大语言模型的工作机制
  • 掌握提示工程和调优技巧
  • 了解AI安全和风险管理
  • 具备构建聊天机器人的基础知识
  • 能够做出合理的技术选型决策