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RAG 技术在众多领域都有着广泛且深入的应用。在体育领域，它能够应对比赛数据的复杂性和多样性，通过构建关系动作图来分析运动员的表现，为教练员和运动员制定训练计划和调整比赛策略提供有力支持。例如，可以对运动员的体能数据、技术动作等进行深入分析，帮助发现潜在的优势和不足。在医疗领域，RAG 可辅助医生进行诊断。面对海量的医疗数据，包括患者的病历、检查报告等，RAG 能够快速检索相关信息，为医生提供更准确的诊断依据。

大模型是指具有大量参数、复杂结构和强大学习能力的模型。与传统模型相比，它能够处理更大量、更复杂的数据，从而实现更精准和多样化的任务。例如，GPT 系列、BERT 等都属于大模型。其应用领域涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个方面。- 图片：展示一个对比表格，列出大模型与传统模型在参数数量、数据处理能力、任务适应性等方面的差异。

了解大模型的定义和范畴，探讨其如何从早期的简单模型逐渐发展成为如今复杂而强大的形态。讲解如何获取高质量的数据，如何进行有效的数据清洗以去除噪声和错误，以及如何进行准确的数据标注以提供有价值的训练信息。分析常见的大模型架构，如 Transformer 架构，以及如何根据不同的任务和需求进行架构的优化和创新。这门课程将为您开启大模型世界的大门，介绍大模型的基本概念、发展历程以及其在当今科技领域的重要地位。分析大模型可能产生的伦理影响，引导学员树立正确的伦理观念，推动大模型的健康发展。