• 解锁 LLaMA 3 的 5 大核心能力
• 掌握多轮对话策略，提升交互质量
• LLaMA 3 + RAG，提升信息检索准确性
• 利用 LLaMA 3 构建复杂的智能系统

「极客时间 AIGC 未来教育系列课程」

LLaMA 3 自 2024 年 4 月发布以来，在多项基准测试中展现了卓越的推理、数学、代码生成和指令跟踪能力，代表着当前人工智能技术的最前沿。作为追赶第一代 ChatGPT 的标志性版本，LLaMA 3 不仅性能优异，其开源特性更是为开发者和企业打开了自由开发和定制大模型应用的大门。因此，掌握 LLaMA 3 不仅意味着驾驭了一个强大的开源工具，更是把握了通往人工智能未来的关键钥匙。

为了让你更好地激发 LLaMA 3 的潜能，掌握 LLaMA 3 编程的实用方法与最佳实践，我们特别邀请了 Tyler 开设了这门课程，他将采用 “Learn by doing” 的方法，通过实际代码示例带你探索如何将 LLaMA 3 应用于你的项目中，实现真正的智能化升级。

为了带你循序渐进地达成这一目标，我们把课程分为了四个章节。

第一章：LLaMA 3 的能力模型

首先是底层能力部分。这一章你将全面了解 LLaMA 3 的核心能力，包括对话、长文本处理、指令跟随、思维链和上下文学习。通过深入探讨这些能力，你将建立对 LLaMA 3 的全面认识，为后续的应用打下坚实的基础。

第二章：基于 LLaMA 3 的多轮对话实战

第二章专注于推理能力，解析 GPT-4o1 草莓模型的自动推理技术，帮助你理解如何在实际应用中实现高效推理。通过具体案例，你将了解到推理能力如何提升人机交互的智能化程度以及完成复杂任务的能力，在使用 LLaMA 3 时游刃有余。

第三章：基于 LLaMA 3 的检索增强实战

第三章我们将关注 RAG 在解决 LLaMA 模型数据时效性问题中的关键作用，展示如何结合 LLaMA 3 快速更新数据并构建高效索引，让你理解检索增强技术在问答系统中的实际效果和评估手段，掌握提高模型实时性和准确性的方法。

第四章：基于 LLaMA 3 的多智能体实战

最后是智能体建模的部分，探讨如何利用智能体技术让开源模型有效应对复杂问题。通过具体的实战案例和协作策略，你将了解到智能体建模在推动 LLaMA 开源模型应用方面的重要性。这一章节将使你在多智能体系统的设计与应用中具备更强的竞争力。

本课程主要适合后端工程师、架构师，尤其是接触过大模型相关产品，想进一步深入理解 LLaMa 开源大模型技术架构，来储备人工智能领域研发能力的朋友。

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