課次：第講課程教案授課主題第2章大語言模型的核心原理章節(jié)內(nèi)容第2章大語言模型的核心原理地點(diǎn)課時(shí)4教學(xué)目的與要求理解大語言模型的基本概念：掌握LLM的定義及其在自然語言處理（NLP）演進(jìn)中的地位。掌握Transformer架構(gòu)：深入理解自注意力機(jī)制（Self-Attention）及其數(shù)學(xué)表達(dá)方式。熟悉Encoder與Decoder技術(shù)路線：分析Encoder-Only、Decoder-Only以及混合架構(gòu)的區(qū)別與優(yōu)劣。精通提示詞工程（PromptEngineering）：掌握優(yōu)化提示詞的9大核心技巧，提升與AI交互的質(zhì)量。了解模型訓(xùn)練與演進(jìn)：認(rèn)知從BERT到GPT系列的發(fā)展歷程及未來趨勢(shì)。完成實(shí)驗(yàn)實(shí)踐：能夠根據(jù)提示工程原則，針對(duì)特定任務(wù)設(shè)計(jì)高效的提示詞指令。教學(xué)重點(diǎn)1. Transformer核心組件：自注意力機(jī)制、多頭注意力、殘差連接與層歸一化。2. 主流模型架構(gòu)對(duì)比：BERT（Encoder-Only）與GPT（Decoder-Only）的原理、應(yīng)用場(chǎng)景。3. 提示詞工程實(shí)踐：上下文提供、任務(wù)分解（思維鏈）、少樣本學(xué)習(xí)（Few-Shot）。教學(xué)難點(diǎn)1. 自注意力機(jī)制的數(shù)學(xué)推導(dǎo)及Softmax歸一化的意義。2. 雙向建模與單向建模的區(qū)別：為何Decoder-Only更適合生成任務(wù)，而Encoder-Only更適合理解任務(wù)。3. 提示工程的策略選擇：如何在復(fù)雜任務(wù)中平衡提示詞的長度與精確度。教學(xué)方法1. 多媒體教學(xué)演示：通過動(dòng)圖和架構(gòu)圖展示Transformer的數(shù)據(jù)流向。2. 對(duì)比教學(xué)法：對(duì)比RNN與Transformer，對(duì)比BERT與GPT。3. 案例分析法：通過具體的提示詞優(yōu)化案例，展示前后效果差異。4. 互動(dòng)討論法：討論“AI幻覺”產(chǎn)生的原因及其緩解策略。教學(xué)手段網(wǎng)絡(luò)資源應(yīng)用、在線教學(xué)平臺(tái)教學(xué)過程課程思政元素說明：*號(hào)標(biāo)注的是課程思政的融入點(diǎn)一、導(dǎo)入1. 回顧與挑戰(zhàn)：回顧傳統(tǒng)的RNN為什么處理不了長句子？（梯度消失、無法并行）。2. 現(xiàn)象引入：展示ChatGPT生成的代碼或文章，提問：它背后那顆“大腦”是如何運(yùn)轉(zhuǎn)的？3. 主題揭曉：揭秘NLP的基石——Transformer架構(gòu)。二、進(jìn)行重點(diǎn)知識(shí)的講解（一）Transformer架構(gòu)：AI的心臟自注意力機(jī)制（Self-Attention）：核心邏輯：計(jì)算序列中每個(gè)詞與其他詞的相關(guān)性。數(shù)學(xué)公式講解：自注意力的計(jì)算過程可以用以下公式表示：Attention(Q,K,V)=softmax(QKTd(Q)（Query）、(K)（Key）、(V)（Value）是輸入序列的線性變換結(jié)果。dk是(K)的維度，用于縮放以避免數(shù)值過大。softmax(QKT案例說明：以句子“今天天氣很好”為例，解釋模型如何通過注意力關(guān)注到“天氣”是核心詞。核心組件：多頭注意力（Multi-Head）：像不同職能的觀察員，捕捉不同的語義維度。殘差連接與層歸一化：解決深層網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練穩(wěn)定性問題。（二）兩大技術(shù)路線：EncodervsDecoderEncoder-Only（如BERT）：特點(diǎn)：雙向上下文建模（全方位看世界）。訓(xùn)練任務(wù)：掩碼語言模型（MLM）。應(yīng)用：分類、命名實(shí)體識(shí)別（NER）、情感分析。Decoder-Only（如GPT）：特點(diǎn)：?jiǎn)蜗蚪?，自回歸生成（從左往右看世界）。優(yōu)勢(shì)：生成能力極強(qiáng)，邏輯連貫。應(yīng)用：對(duì)話系統(tǒng)、創(chuàng)意寫作、代碼生成。對(duì)比分析表：通過對(duì)比表總結(jié)兩者在架構(gòu)、預(yù)訓(xùn)練任務(wù)及主要任務(wù)上的差異。（三）提示詞工程：與AI深度對(duì)話的鑰匙核心定義：提示詞工程是引導(dǎo)LLM生成準(zhǔn)確輸出的一門技術(shù)。九大技巧詳解：提供充分上下文：明確目標(biāo)受眾與任務(wù)背景。任務(wù)分解（思維鏈CoT）：引導(dǎo)模型“一步步思考”。少樣本學(xué)習(xí)（Few-Shot）：通過2-3個(gè)示例規(guī)范模型輸出。角色扮演（Persona）：假設(shè)模型是“高級(jí)程序員”或“資深翻譯”。迭代與實(shí)驗(yàn)：強(qiáng)調(diào)Prompt需要不斷微調(diào)。三、歸納總結(jié)與作業(yè)布置總結(jié)：回顧Transformer的創(chuàng)新、Encoder與Decoder的演進(jìn)、以及提示詞工程的重要性。作業(yè)：簡(jiǎn)述自注意力機(jī)制相比傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)。設(shè)計(jì)一個(gè)Prompt，要求模型以“魯迅”的筆吻評(píng)價(jià)當(dāng)代大學(xué)生的生活。四、實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書：提示工程進(jìn)階實(shí)踐實(shí)驗(yàn)名稱：實(shí)驗(yàn)二基于提示工程的高效指令設(shè)計(jì)相應(yīng)章節(jié)：第二章大語言模型的核心原理課時(shí)：2課時(shí)教學(xué)目的與要求掌握提示工程的四要素（指令、上下文、示例、格式說明）。學(xué)會(huì)利用思維鏈（CoT）解決復(fù)雜的邏輯推理問題。學(xué)會(huì)在實(shí)際場(chǎng)景（如翻譯、潤色、代碼生成）中靈活應(yīng)用Prompt技巧。實(shí)驗(yàn)重點(diǎn)與難點(diǎn)重點(diǎn)：撰寫結(jié)構(gòu)化Prompt，應(yīng)用Few-Shot提升輸出穩(wěn)定性。難點(diǎn)：通過多輪對(duì)話引導(dǎo)模型修正“幻覺”內(nèi)容。實(shí)驗(yàn)步驟Step1：零樣本（Zero-Shot）測(cè)試：輸入簡(jiǎn)單的指令，觀察模型輸出的泛化性。Step2：上下文注入：為上述指令增加背景信息（如指定字?jǐn)?shù)、語氣），對(duì)比效果。Step3：思維鏈（CoT）實(shí)踐：給出一道復(fù)雜數(shù)學(xué)題或邏輯題，對(duì)比直接問答案與要求“一步步思考”的區(qū)別。Step4：少樣本（Few-Shot）調(diào)優(yōu)：為特定格式的任務(wù)（如數(shù)據(jù)提取）提供3個(gè)示例，觀察輸出的格式準(zhǔn)確度。Step5：綜合任務(wù)：利用Prompt技巧，讓AI協(xié)助完成一份關(guān)于“未來智能體發(fā)展”的演講稿大綱。實(shí)驗(yàn)教學(xué)小結(jié)強(qiáng)調(diào)Prompt的“工程化”屬性：輸入即代碼，邏輯即結(jié)果。提醒學(xué)生注意隱私保護(hù)，不要在Prompt中輸入個(gè)人敏感信息。?科技自信與責(zé)任：通過講述Transformer的提出，引導(dǎo)學(xué)生思考中國在AI領(lǐng)