数据思维与大数据基础课件 第6章 大数据与人工智能大模型

第6章大数据与人工智能大模型探索技术前沿，洞察未来趋势目录人工智能大模型概述6.1人工智能大模型核心技术与训练方法6.2大数据与人工智能大模型的关系6.3大数据与人工智能大模型技术发展趋势6.4人工智能大模型应用领域6.5DeepSeek大模型案例6.66.1人工智能大模型概述了解大模型的定义、发展及分类人工智能大模型简介认识大模型的基本概念基于深度学习框架，用海量数据训练，有庞大参数规模和强泛化能力的模型。人工智能大模型定义01大数据技术发展，为模型训练提供数据，推动大模型在多领域应用。大模型发展背景02为各行业智能化升级提供关键技术支撑，助力产业创新发展。大模型重要性03人工智能大模型发展历程回顾大模型发展的重要节点大模型元年2022年被称为大模型元年，众多大模型如雨后春笋般涌现。ChatGPT引发浪潮2022年11月30日OpenAI推出ChatGPT，两个月破1亿用户，掀起大模型热潮。各类大模型涌现Gemini、文心一言、Copilot等国内外大模型纷纷登场，推动技术发展。人工智能大模型分类了解大模型的不同类型语言大模型以GPT、BERT为代表，能完成文本生成、问答等多种自然语言处理任务。01视觉大模型如ResNet、ViT，可准确进行图像分类、目标检测、图像分割等任务。02多模态大模型能融合多种模态数据，实现跨模态的理解和生成，如CLIP、DALL·E。036.2人工智能大模型核心技术与训练方法掌握大模型的关键技术和训练方式深度学习认识深度学习在大模型中的作用通过构建多层神经网络，自动从大量数据中学习特征和模式。深度学习基础1由输入层、隐藏层和输出层组成，隐藏层神经元通过权重连接。神经网络结构2如LeNet网络，通过卷积层、池化层等结构自动提取图像特征。卷积神经网络32017年Google提出，通过自注意力机制提升模型表达能力。Transformer架构4深度学习图6-1LeNet网络图6-2Transformer架构强化学习了解强化学习在大模型中的应用强化学习原理智能体与环境交互，根据奖励信号学习最优策略实现特定目标。智能体与环境交互智能体依据策略网络选动作，根据反馈更新策略适应环境。在大模型中的应用可用于优化模型决策过程，提高在复杂任务中的表现。游戏领域案例OpenAI的Dota2AI通过强化学习，在对战中取得优异成绩。强化学习图6-3强化学习过程强化学习与深度学习的学习方式不同，如图6-3所示，它通过智能体与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优策略，以实现特定目标。自监督学习掌握自监督学习的特点01自监督学习特点利用数据本身结构和信息生成监督信号，减少标注数据依赖。02视频自监督学习对未标注视频数据高效分析，得到泛化性强的视频表征。03自然语言处理应用BERT模型采用自监督学习，在预训练和微调中取得好效果。自监督学习图6-4视频自监督学习框架如图6-4所示，利用自监督学习方法，对未标注的大规模视频数据高效准确地理解和分析，从而得到更具有泛化性的视频表征，使模型在动作识别、分割、跟踪和目标识别等下游任务中有更好的性能。迁移学习理解迁移学习的优势迁移学习定义将在一个任务学到的知识迁移到其他相关任务或领域。1迁移学习过程先训练基准模型，再用其先验知识学习新任务。2图像分类案例在通用图像数据集训练模型，迁移到特定领域微调。3学习类比类似大一学基础课预训练，后学专业课的迁移学习过程。4迁移学习如图6-5所示，将在一个任务或领域中学习到的知识和经验迁移到其他相关任务或领域中，减少训练时间和数据需求。图6-5迁移学习预训练与微调明确预训练和微调的作用1预训练作用在大规模通用数据集上训练基础模型，学习通用模式和特征。2预训练模型特点生成的预训练模型如BERT、ResNet，可作为下游任务起点。3微调作用在预训练模型基础上，用特定数据调整参数适应具体场景。4微调方式包括全参数微调、部分层微调、参数高效微调等。模型蒸馏了解模型蒸馏的目的和原理01将大模型知识迁移到小模型，实现模型轻量化和成本降低。模型蒸馏目的02让学生模型模仿教师模型输出行为，而非直接学原始数据。模型蒸馏核心思想03减少资源需求，降低成本，让学生模型接近教师模型输出效果。模型蒸馏优势6.3大数据与人工智能大模型的关系剖析大数据与大模型之间的紧密联系大数据是人工智能大模型的基石01大数据提供数据支持大模型训练需大量多样数据，大数据为其提供学习素材。02高质量数据的重要性高质量数据具备准确性、完整性和一致性，影响模型训练效果。03图像识别案例图像识别大模型需学习海量图像数据，提高泛化能力。04医疗领域案例医疗大模型依赖高质量病历和影像数据，保障诊断准确性。认识大数据对大模型的重要性人工智能大模型对大数据的深度挖掘与价值提升了解大模型如何挖掘大数据价值1大模型能从海量复杂数据中发现隐藏模式、关联和趋势。大模型挖掘数据价值2大模型可预测未来趋势，为决策提供前瞻性支持。预测性分析3分析金融数据，挖掘市场趋势和风险因素，辅助决策。金融领域应用4预测销售趋势和用户需求，优化库存和营销策略。电商行业应用两者协同发展的案例分析通过案例了解两者的协同作用搜索引擎公司案例公司利用大数据训练大模型，优化搜索算法，提升服务质量。智能交通领域案例交通大数据与大模型协同，缓解拥堵，提高交通运行效率。6.4大数据与人工智能大模型技术发展趋势展望大数据与大模型技术的未来走向大数据技术未来趋势1数据安全与隐私保护注重加密技术创新，完善法规，加强数据安全管理。2边缘计算将数据处理转移到边缘设备，提高实时性和效率。3大数据与人工智能融合人工智能技术用于大数据处理，提升分析准确性和效率。了解大数据技术的发展方向人工智能大模型技术未来趋势掌握大模型技术的发展动态1随着资源增长，大模型规模将继续扩大，提升性能。模型规模扩大2大模型将更注重处理和理解多种模态的数据信息。多模态融合3针对不同行业开发定制化大模型，解决行业痛点。行业定制化4通过多种技术降低模型成本，提高训练和推理速度。模型优化与效率提升6.5人工智能大模型应用领域了解大模型在不同领域的应用情况自然语言处理领域探索大模型在语言处理方面的应用1辅助用户进行各类写作任务，提高写作效率和质量。智能写作助手2自动理解用户问题，快速给出准确回答，减轻人工负担。智能客服3实现多种语言互译，在专业领域也有重要作用。机器翻译4根据功能需求生成完整代码，支持多种编程语言。代码生成计算机视觉领域了解大模型在视觉处理中的应用01图像识别与分类识别和分类图像中的物体、场景等，应用于安防和医疗。02图像生成与编辑根据描述生成图像，或对现有图像进行编辑和修改。03视频内容理解与分析对视频内容进行理解和分析，用于监控、交通等领域。智能决策领域认识大模型在决策方面的应用01金融风险预测基于金融数据预测和评估风险，制定风险管理策略。02智能投资顾问为用户提供个性化投资建议和资产配置方案。03企业决策支持为企业管理者提供市场分析、战略规划等决策支持。智能教育领域了解大模型在教育领域的应用01个性化学习辅导根据学生情况提供个性化学习计划和辅导内容。02教育资源生成生成教学课件、练习题等教育资源，节省教师备课时间。智能医疗领域掌握大模型在医疗领域的应用1辅助诊断分析医学影像和病历数据，辅助医生进行疾病诊断。2药物研发帮助研究人员设计药物分子、发现靶点，加速研发进程。6.6DeepSeek大模型案例深入剖析DeepSeek大模型的发展和应用DeepSeek大模型发展历程回顾DeepSeek大模型的重要发展阶段2024年1月5日DeepSeekLLM发布，包含670亿参数，在多方面超越其他模型。1.2024年2月5日DeepSeek-Math发布，在竞赛级math基准测试中取得优异成绩。2.2024年5月7日DeepSeek-V2发布，引入创新架构，中文综合能力超越GPT-4。3.2024年6月17日DeepSeek-Coder-V2发布，在编程语言基准测试中达开源模型先进性能。4.2024年12月13日发布用于高级多模态理解的专家混合视觉语言模型DeepSeek-VL2。5.2024年12月26日DeepSeek-V3正式发布，参数量高达671B，在多领域表现优异。6.2025年1月20日DeepSeek-R1正式发布，推理能力与GPT-4相当，打破美国产品垄断。7.DeepSeek大模型技术特点了解DeepSeek大模型的技术优势以Transformer架构为基础，基于注意力机制。架构基础1初始用监督学习，后续用强化学习优化，取代传统依赖人类反馈的方式。训练方式2引入多头潜在注意力机制、多令牌预测训练技术等。创新技术3DeepSeek大模型实践应用体验DeepSeek大模型的实际应用使用方式01.可通过手机下载App或到官网注册使用。宣传词生成案例