大型語言模型應用
Large language model applications
學期
114-2
學分
3
學分
當期課號
517513
永久課號
MGIF20023
開課單位
資訊管理與財務金融系
授課教師
游家牧
校區
光復
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週四 |
|---|---|
2 09:00–09:50 | 大型語言模型應用 M102（光復） 3 節連堂 |
3 10:10–11:00 | |
4 11:10–12:00 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
本課程介紹大型語言模型（LLM）的基本原理與主流應用，涵蓋模型架構及訓練方式。課堂理論與實作並重，讓學生理解LLM技術背景。學生將親自操作LLM相關工具與API，實作問答、摘要等應用，並學習簡易微調與實際部署，最終能獨立設計並開發基礎LLM應用。
先修科目
微積分、深度學習、python程式設計 (Tensorflow / PyTorch)
備註
無備註
教學方式
教師未提供此項資料
評分方式
期中考20% 期末考20% 小考60%
課程大綱
LLM應用及案例解析
主要應用場景（問答、聊天生成、摘要等）、產業實際案例分享、模型選擇與部署考量
LLM實作演練
操作主流LLM API（如OpenAI、Hugging Face）、基礎應用開發：問答、文字生成、進階：簡易微調與推論效能調整
LLM實作演練
操作主流LLM API（如OpenAI、Hugging Face）、基礎應用開發：問答、文字生成、進階：簡易微調與推論效能調整
LLM原理與發展
認識大型語言模型的架構（如Transformer）、LLM的訓練流程與所需資料、近期發展趨勢與未來展望
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | LLM簡介 |
| 第 2 週 | LLM簡介 |
| 第 3 週 | 本地部署框架簡介 |
| 第 4 週 | 各種預訓練模型 |
| 第 5 週 | 從 Hugging Face 下載模型、轉檔以及量化 |
| 第 6 週 | RAG 架構 |
| 第 7 週 | RAG 架構 |
| 第 8 週 | 期中考 |
| 第 9 週 | Fine-Tuning 微調模型 |
| 第 10 週 | Fine-Tuning 微調模型 |
| 第 11 週 | Vibe Coding |
| 第 12 週 | MCP |
| 第 13 週 | LLM理論架構 |
| 第 14 週 | LLM理論架構 |
| 第 15 週 | LLM理論架構 |
| 第 16 週 | 期末考 |
教科書
本課程並無指定教科書，但是有多本相關參考書
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