本课程系统剖析金融行业大模型的应用实战，内容涵盖以下核心模块：
1. AI对话演进：梳理大语言模型的发展历程与现状。
2. 智能金融赋能：探讨如何提升客户服务体验。
3. 大模型在资产管理中的创新驱动。
4. 智慧风控实践：大模型在风险控制中的具体应用。
5. 大模型基础架构深度解析。
6. FinGPT本地部署实操指南。
7. 通过Prompt实现交互：大模型的用户指令应用。
8. RAG金融知识库的搭建与维护。
9. 微调技术LoRA：以小改动撬动大模型性能。
10. P-Tuning新思路：只改提示不改模型。
11. 大模型性能评估与优化策略。
12. 金融AI的智能与风险平衡：成本、合规与伦理考量。
通过本课程，学员将全面掌握金融大模型的应用技巧，为金融领域工作提供坚实支撑。
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