單元二

解密大模型模塊一：AIGC理論基礎匯報人:kegully目錄01單元導入02單元目標03單元知識04單元實訓05單元小結單元導入01

隨著大模型的興起，其技術與應用正深刻改變著我們的生活與工作。本單元將逐步解密大模型的核心技術與應用，主要包括大模型的基本概念、特點、訓練過程以及常見的應用方法。通過豐富的案例分析和實踐任務，展示大模型在智能客服、新聞生成、醫(yī)療輔助診斷等多個領域的應用，幫助讀者理解大模型技術的基本原理和應用?！厩榫硨搿看竽Ｐ图夹g解析涵蓋基本概念、特點、訓練過程，以案例和實踐展示在各領域應用應用領域探索包括智能客服、新聞生成、醫(yī)療診斷，通過實例解析其工作原理【主要內容】單元目標02主要知識點理解大模型基本概念、特點，掌握其在各領域應用情況大模型基礎了解預訓練在大模型中的作用，熟悉訓練過程預訓練應用掌握常見大模型及其特點，深入理解模型機制常見大模型解析了解大模型四種應用方法，能結合實際場景應用大模型應用實踐知識目標大模型應用分析識別內容生成、智能客服等任務中的應用，理解并總結技術特點和優(yōu)勢大模型領域案例研究深入分析大模型在各領域應用案例，揭示其技術實現與效果獨立實踐任務執(zhí)行能夠獨立設計并完成大模型應用相關任務，提升實際操作和問題解決能力能力目標圍繞大模型技術，培養(yǎng)興趣與持續(xù)學習習慣，建立科技責任感和民族自信社會責任感強調批判性思維和獨立思考，使學生能理性分析技術，樹立正確科技觀和價值觀思維能力培養(yǎng)素質目標單元知識032.1大模型概述大模型概念逐漸流行，公眾對其功能和潛力好奇并期待，相關討論和報道增多公眾認知涵蓋AI助手、科研工具、內容生成等多個領域，以高精度、廣泛適配性受到矚目大模型應用

大模型是處理海量數據、具備強大學習和推理能力的深度神經網絡模型，通過學習大量文本數據掌握語言規(guī)律大模型能生成連貫自然的語言內容，廣泛應用于自然語言處理、知識圖譜構建、智能客服、機器翻譯等多個領域大模型特點大模型通常包含數十億甚至數千億個參數，這使得它們能夠捕捉和表示復雜的數據模式和關系。01參數量巨大大模型的結構往往非常復雜，由多層神經網絡組成，能夠處理高維度、復雜的數據。02結構復雜模型通過大量學習，掌握豐富知識和模式，故在各種任務中表現出色03學習能力強2.1大模型概述04泛化能力強大模型擅長處理新舊數據，具備出色泛化能力，能有效應對未見過的挑戰(zhàn)06可擴展性和適應性大模型具有很強的可擴展性和適應性，可以通過微調或遷移學習等方法，快速適應新的任務和數據集。05多任務處理能力大模型通常具有多任務處理能力，能夠同時處理多種類型的數據和任務。07高計算資源需求由于大模型參數量巨大和結構復雜，其訓練和推理通常需要大量的計算資源。大模型特點2.1大模型概述2.1大模型概述大模型分類【AIGC認知拓展鏈接】推理型大模型與指令型大模型01大模型分類推理大模型如DeepSeek-R1，強化邏輯分析決策，自動生成推理過程；指令型大模型依賴明確指令，執(zhí)行任務如生成文本、代碼，推理能力較弱02推理大模型特點基于學習知識規(guī)則，無需明確指令，擅長計算推理、代碼生成，展現詳細解題步驟，典型特征為深度思考與聯(lián)網搜索能力03指令型大模型特點依賴用戶明確指令，通過監(jiān)督學習訓練，執(zhí)行特定任務如回答問題、編寫文章，生成符合要求的文本輸出2.1大模型概述大模型分類預訓練是讓大模型在大量文本中學習語言結構和規(guī)律，為后續(xù)任務積累基礎預訓練：語言模型的基礎01預訓練讓模型從大量文本中學習語言共性，增強泛化能力，為后續(xù)任務提供強大基礎預訓練的目標與效果02預訓練使大模型能在無標注數據上先學習，提高后續(xù)訓練效率和效果預訓練對大模型的重要性03預訓練技術推動大模型進步，BERT、GPT等應用案例展現其潛力預訓練技術的應用案例042.1大模型概述預訓練與大模型2.1大模型概述大模型訓練過程2.2Transformer架構Transformer架構因自注意力機制和高效并行訓練能力，成為處理大規(guī)模參數的理想選擇Transformer與自注意力01、谷歌2017年推出Transformer架構，革新文本建模，賦能BERT、GPT等模型，提升自然語言處理能力Transformer架構優(yōu)勢02、Transformer是自注意力機制的編碼器-解碼器結構，由多層堆疊的編碼器和解碼器組成Transformer結構解析01自注意力機制提升長序列處理能力，解決梯度問題，增強全局信息整合，提升復雜語境理解自注意力機制優(yōu)勢02其并行計算優(yōu)勢顯著，加速訓練過程，確保大模型在高效處理海量數據的同時，保持較高的輸出質量和穩(wěn)定性。編碼器并行計算優(yōu)勢03解碼器能生成流暢的文本，具備上下文感知和語義連貫性，適用于多樣化需求解碼器文本生成能力042.2Transformer架構逆向擴散過程是通過從模糊圖像中逐漸恢復清晰圖像，學習如何從噪聲中還原原始數據（2）逆向擴散過程前向擴散是通過逐漸向數據添加噪聲來模擬信息或物質從高濃度向低濃度的擴散過程（1）前向擴散過程擴散模型是將數據“擴散”為噪聲后，再通過學習逆過程生成樣本的機器學習模型，常用于圖像和聲音合成擴散模型原理與應用2.3擴散模型擴散模型的廣泛應用擴散模型的作用擴散模型兼顧理解與創(chuàng)造，能學習數據特征，生成新穎且與原數據相似的樣本擴散模型能修復老照片，預測模糊或損壞的部分，應用于圖像修復、生成及音樂創(chuàng)作等領域擴散模型助力創(chuàng)作擴散模型能預測并生成小說或文章的后續(xù)內容，助你打破創(chuàng)作瓶頸2.3擴散模型應用近年來隨著技術的不斷進步，各種大模型層出不窮。在國際上，較知名的大模型有GPT系列OpenAI的GPT系列是知名大語言模型，GPT-3有1750億參數，GPT-4參數更多，能處理跨模態(tài)任務BERT系列谷歌開發(fā)的BERT模型通過學習大量文本，生成了強大的語言表示，改善了多個自然語言處理任務的性能T5系列谷歌研究團隊開發(fā)的T5系列是基于Transformer的文本到文本模型，旨在通過統(tǒng)一框架處理各種自然語言處理任務，提高跨任務遷移學習的靈活性和效果2.4常見大模型國內外大模型概覽01國內自主知識產權大模型崛起，如DeepSeek、文心一言、通義千問、盤古大模型，在中文處理和特定領域表現出色國內大模型崛起DeepSeek是杭州創(chuàng)業(yè)公司開發(fā)的AI模型，擅長數學推理、知識理解及代碼生成DeepSeek大模型01"文心一言"是百度大模型，融合知識增強、檢索增強、對話增強技術，廣泛應用于智能客服、教育、創(chuàng)作等場景百度文心一言02阿里通義千問是達摩院的大型語言模型，具備多領域應用能力，如多輪對話、文案創(chuàng)作和邏輯推理，廣泛應用于各行各業(yè)阿里通義千問03華為盤古大模型，以強大的語義理解與生成能力，賦能智能家居、辦公、出行等領域華為盤古大模型042.4常見大模型DeepSeek大模型的國際影響力DeepSeek大模型開源R1，性能媲美GPT-4.0，以低成本高效率彰顯中國AI技術國際影響力打破AI領域壟斷地位他們打破AI壟斷，中國技術在DeepSeek中展現力量，激發(fā)民族自豪感和創(chuàng)新熱情DeepSeek背后的科研團隊DeepSeek的科研團隊由頂尖高校的年輕人才組成，他們以執(zhí)著創(chuàng)新精神，挑戰(zhàn)低成本高效率技術路線激勵科技創(chuàng)新它激勵著更多人投身于科技創(chuàng)新的偉大事業(yè)，為實現中華民族的偉大復興貢獻智慧和力量。2.4常見大模型DeepSeek簡介2.5大模型的四種應用方法01檢索增強生成RAGRAG是結合檢索和生成的技術，用于增強內容的準確性和豐富性，常用于問答系統(tǒng)和對話系統(tǒng)03微調技術微調是用小規(guī)模數據集對大模型進行再訓練，以適應特定任務，如情感分析、文本分類02提示工程提煉術提示工程是設計提示引導模型生成目標輸出的技術，應用于內容生成、自然語言處理和知識推理中04RAG+微調“RAG+微調”是一種結合RAG和微調技術的方法，它首先通過RAG引入外部知識庫的信息，然后通過微調使模型適應特定任務或領域252.5大模型的四種應用方法26大模型應用使用Transformer架構的"文心一言"生成文本，體驗其文本創(chuàng)作能力，創(chuàng)作藏頭詩體現對大自然的熱愛2.5大模型的四種應用方法2.6大模型應用領域：智能客服在智能客服領域，大模型被廣泛應用于構建自動化、智能化的客戶服務系統(tǒng)。通過理解用戶的自然語言輸入，大模型能夠生成符合語境和語法的回復，解決用戶的問題和咨詢。集大模型技術，統(tǒng)一處理多渠道咨詢，提升服務效率與質量七魚輔助開通VIP專線，融合在線與呼叫服務，滿足多元化需求，增強用戶滿意度智能客服系統(tǒng)集成VIP服務專線開通大模型能將事件信息和數據轉化為新聞報道，提高新聞生產效率，使機構更快響應時事2.6大模型應用領域：新聞生成某知名新聞機構利用GPT-3大模型構建了自動化新聞生成系統(tǒng)。當重大事件發(fā)生時，該系統(tǒng)能夠迅速收集相關事件信息和數據，并通過GPT-3模型生成連貫、自然的新聞報道初稿。這些初稿經過人工編輯和審核后，即可發(fā)布給廣大讀者。這一應用不僅大大縮短了新聞生產周期，還提高了新聞報道的時效性和準確性，讓讀者能夠第一時間了解到最新的時事動態(tài)。工作流程優(yōu)化醫(yī)療領域應用引入BERT模型輔助診斷，提高效率，減輕醫(yī)生負擔，提升滿意度利用AI技術處理大量病歷與診斷信息，簡化流程，增強醫(yī)療服務質量案例：某大型醫(yī)療機構每天需要處理大量的患者病歷和診斷信息，醫(yī)生的工作負擔繁重。同時，由于醫(yī)學知識的復雜性和多樣性，醫(yī)生在診斷過程中遇到難題。通過引入基于BERT的醫(yī)學診斷輔助模型，使得醫(yī)生能夠更高效地處理患者病歷和診斷信息，減輕工作負擔，提高工作滿意度。2.6大模型應用領域：輔助診斷實訓任務04行業(yè)大模型技術調研調研華為盤古汽車大模型的最新技術進展的架構設計、技術特點、訓練過程及應用場景等。搜集并整理相關文獻資料、技術報告、新聞資訊以及實際應用案例。推理大模型技術調研本任務旨在對DeepSeek大模型的技術特點進行深入調研，分析其在推理能力、架構優(yōu)化、訓練效率、應用場景等方面的獨特優(yōu)勢和創(chuàng)新點。大模型應用案例分析調研智慧職教平臺“職教一問”及其大模型應用情況，包括其基本原理、功能特點、應用場景以及在大模型技術支撐下的應用效果評估。大模型應用實踐體驗：快速搭建歷史問答智能助手使用扣子平臺搭建自定義歷史問答智能助手。系統(tǒng)集成DeepSeek-R1大模型，能夠準確、高效地回答用戶提出的歷史學科的各類問題。。32【實訓任務】AI技術調研AI應用案例分析AI實踐體驗

任務1行業(yè)大模型技術調研華為盤古汽車大模型的特點與應用行業(yè)大模型技術調研制定調研計劃搜集整理文獻新聞資料分析與應用案例提煉明確調研的重點內容,包括盤古汽車大模型的技術架構、訓練方法、應用場景等。對搜集到的資料進行梳理和分析,提取出關于盤古汽車大模型的關鍵技術特點和應用場景。調研報告總結分享調研成果討論調研華為盤古汽車大模型,包括架構設計、技術特點、訓練過程及應用場景,搜集文獻資料和技術報告,理解技術優(yōu)勢和應用價值將調研報告分享給團隊成員,共同討論盤古汽車大模型的技術特點和應用價值,為后續(xù)的研究和應用提供參考。通過學術數據庫、行業(yè)報告、企業(yè)官網等途徑，獲取關于華為盤古汽車大模型的詳細信息。分析提煉盤古汽車大模型的技術特點、應用場景及效果評估,總結技術原理、訓練方法及汽車行業(yè)實際應用效果,撰寫2000字調研報告調研內容要求調研需涵蓋DeepSeek大模型的技術原理、特點、最新進展，確保信息準確與時效性，輸出成果包括模型評估及應用案例，最終完成2000字調研報告搜集整理文獻資訊通過學術數據庫、行業(yè)報告、企業(yè)官網、技術博客等途徑，獲取關于DeepSeek大模型的詳細信息。技術調研目標深入了解DeepSeek大模型的技術架構、核心算法及應用場景，掌握使用推理大模型解決實際問題的能力確定調研范圍和目標調研DeepSeek模型，關注技術架構、推理能力、優(yōu)化、訓練效率和應用場景資料分析與應用案例提煉提煉DeepSeek關鍵技術，包括推理算法、架構優(yōu)化和訓練效率提升，以及其在多領域應用的優(yōu)勢和效果。2000字左右的調研報告任務2推理大模型技術調研DeepSeek-R1大模型的技術特點任務3大模型應用案例分析智慧職教平臺中的“職教一問”調研目標分析“職教一問”大模型應用,理解技術特點,掌握智能體結構,洞察教育領域應用趨勢調研內容調研內容收集官網信息、用戶評價和技術文檔,了解“職教一問”功能、應用案例和用戶反饋內容分析評估大模型技術如何提升平臺智能化,分析優(yōu)勢、創(chuàng)新點,探討挑戰(zhàn)和優(yōu)化空間分析職教一問:創(chuàng)新優(yōu)勢與應用效果顯著,但挑戰(zhàn)與改進空間并存基于調研和分析,撰寫2000字報告,總結“職教一問”大模型應用經驗與啟示報告編寫【拓展實訓】拓展實訓：歷史問答智能助手01歷史問答智能助手搭建集成DeepSeek-R1大模型，設計用戶界面，完成測試與發(fā)布，提升歷史學科問答準確性02實訓目標與要求理解大模型優(yōu)勢，掌握搭建技能，全面測試確保準確性，培養(yǎng)實踐與創(chuàng)新思維，熟悉扣子平臺操作2、定義智能體角色與功能1、創(chuàng)建智能體通過"AI創(chuàng)建"，在配置界面中選擇"創(chuàng)建智能體"，以搭建歷史問答智能助手智能體是通用問答系統(tǒng)，使用DeepSeek-R1模型，能準確、高效回答用戶各類歷史問題3、完成智能體配置點擊“確認”完成智能體配置，如不符預期可修改角色定位后再次確認【拓展實訓】拓展實訓：歷史問答智能助手通過測試的智能體需點擊“發(fā)布”，經審核后方可公開使用4、發(fā)布與審核智能體搜索并使用“歷史智多星”智能體，詢問歷史問題。例如詢問“李白是”，會收到詳細回復5、使用智能體我們可以修改智能體的模型設置，如選擇DeepSeek-R1，更改角色和技能，然后重新發(fā)布