AIGC基础与应用（微课版）课件 单元二 解密大模型

单元二

解密大模型模块一：AIGC理论基础汇报人:kegully目录01单元导入02单元目标03单元知识04单元实训05单元小结单元导入01

随着大模型的兴起，其技术与应用正深刻改变着我们的生活与工作。本单元将逐步解密大模型的核心技术与应用，主要包括大模型的基本概念、特点、训练过程以及常见的应用方法。通过丰富的案例分析和实践任务，展示大模型在智能客服、新闻生成、医疗辅助诊断等多个领域的应用，帮助读者理解大模型技术的基本原理和应用。【情境导入】大模型技术解析涵盖基本概念、特点、训练过程，以案例和实践展示在各领域应用应用领域探索包括智能客服、新闻生成、医疗诊断，通过实例解析其工作原理【主要内容】单元目标02主要知识点理解大模型基本概念、特点，掌握其在各领域应用情况大模型基础了解预训练在大模型中的作用，熟悉训练过程预训练应用掌握常见大模型及其特点，深入理解模型机制常见大模型解析了解大模型四种应用方法，能结合实际场景应用大模型应用实践知识目标大模型应用分析识别内容生成、智能客服等任务中的应用，理解并总结技术特点和优势大模型领域案例研究深入分析大模型在各领域应用案例，揭示其技术实现与效果独立实践任务执行能够独立设计并完成大模型应用相关任务，提升实际操作和问题解决能力能力目标围绕大模型技术，培养兴趣与持续学习习惯，建立科技责任感和民族自信社会责任感强调批判性思维和独立思考，使学生能理性分析技术，树立正确科技观和价值观思维能力培养素质目标单元知识032.1大模型概述大模型概念逐渐流行，公众对其功能和潜力好奇并期待，相关讨论和报道增多公众认知涵盖AI助手、科研工具、内容生成等多个领域，以高精度、广泛适配性受到瞩目大模型应用

大模型是处理海量数据、具备强大学习和推理能力的深度神经网络模型，通过学习大量文本数据掌握语言规律大模型能生成连贯自然的语言内容，广泛应用于自然语言处理、知识图谱构建、智能客服、机器翻译等多个领域大模型特点大模型通常包含数十亿甚至数千亿个参数，这使得它们能够捕捉和表示复杂的数据模式和关系。01参数量巨大大模型的结构往往非常复杂，由多层神经网络组成，能够处理高维度、复杂的数据。02结构复杂模型通过大量学习，掌握丰富知识和模式，故在各种任务中表现出色03学习能力强2.1大模型概述04泛化能力强大模型擅长处理新旧数据，具备出色泛化能力，能有效应对未见过的挑战06可扩展性和适应性大模型具有很强的可扩展性和适应性，可以通过微调或迁移学习等方法，快速适应新的任务和数据集。05多任务处理能力大模型通常具有多任务处理能力，能够同时处理多种类型的数据和任务。07高计算资源需求由于大模型参数量巨大和结构复杂，其训练和推理通常需要大量的计算资源。大模型特点2.1大模型概述2.1大模型概述大模型分类【AIGC认知拓展链接】推理型大模型与指令型大模型01大模型分类推理大模型如DeepSeek-R1，强化逻辑分析决策，自动生成推理过程；指令型大模型依赖明确指令，执行任务如生成文本、代码，推理能力较弱02推理大模型特点基于学习知识规则，无需明确指令，擅长计算推理、代码生成，展现详细解题步骤，典型特征为深度思考与联网搜索能力03指令型大模型特点依赖用户明确指令，通过监督学习训练，执行特定任务如回答问题、编写文章，生成符合要求的文本输出2.1大模型概述大模型分类预训练是让大模型在大量文本中学习语言结构和规律，为后续任务积累基础预训练：语言模型的基础01预训练让模型从大量文本中学习语言共性，增强泛化能力，为后续任务提供强大基础预训练的目标与效果02预训练使大模型能在无标注数据上先学习，提高后续训练效率和效果预训练对大模型的重要性03预训练技术推动大模型进步，BERT、GPT等应用案例展现其潜力预训练技术的应用案例042.1大模型概述预训练与大模型2.1大模型概述大模型训练过程2.2Transformer架构Transformer架构因自注意力机制和高效并行训练能力，成为处理大规模参数的理想选择Transformer与自注意力01、谷歌2017年推出Transformer架构，革新文本建模，赋能BERT、GPT等模型，提升自然语言处理能力Transformer架构优势02、Transformer是自注意力机制的编码器-解码器结构，由多层堆叠的编码器和解码器组成Transformer结构解析01自注意力机制提升长序列处理能力，解决梯度问题，增强全局信息整合，提升复杂语境理解自注意力机制优势02其并行计算优势显著，加速训练过程，确保大模型在高效处理海量数据的同时，保持较高的输出质量和稳定性。编码器并行计算优势03解码器能生成流畅的文本，具备上下文感知和语义连贯性，适用于多样化需求解码器文本生成能力042.2Transformer架构逆向扩散过程是通过从模糊图像中逐渐恢复清晰图像，学习如何从噪声中还原原始数据（2）逆向扩散过程前向扩散是通过逐渐向数据添加噪声来模拟信息或物质从高浓度向低浓度的扩散过程（1）前向扩散过程扩散模型是将数据“扩散”为噪声后，再通过学习逆过程生成样本的机器学习模型，常用于图像和声音合成扩散模型原理与应用2.3扩散模型扩散模型的广泛应用扩散模型的作用扩散模型兼顾理解与创造，能学习数据特征，生成新颖且与原数据相似的样本扩散模型能修复老照片，预测模糊或损坏的部分，应用于图像修复、生成及音乐创作等领域扩散模型助力创作扩散模型能预测并生成小说或文章的后续内容，助你打破创作瓶颈2.3扩散模型应用近年来随着技术的不断进步，各种大模型层出不穷。在国际上，较知名的大模型有GPT系列OpenAI的GPT系列是知名大语言模型，GPT-3有1750亿参数，GPT-4参数更多，能处理跨模态任务BERT系列谷歌开发的BERT模型通过学习大量文本，生成了强大的语言表示，改善了多个自然语言处理任务的性能T5系列谷歌研究团队开发的T5系列是基于Transformer的文本到文本模型，旨在通过统一框架处理各种自然语言处理任务，提高跨任务迁移学习的灵活性和效果2.4常见大模型国内外大模型概览01国内自主知识产权大模型崛起，如DeepSeek、文心一言、通义千问、盘古大模型，在中文处理和特定领域表现出色国内大模型崛起DeepSeek是杭州创业公司开发的AI模型，擅长数学推理、知识理解及代码生成DeepSeek大模型01"文心一言"是百度大模型，融合知识增强、检索增强、对话增强技术，广泛应用于智能客服、教育、创作等场景百度文心一言02阿里通义千问是达摩院的大型语言模型，具备多领域应用能力，如多轮对话、文案创作和逻辑推理，广泛应用于各行各业阿里通义千问03华为盘古大模型，以强大的语义理解与生成能力，赋能智能家居、办公、出行等领域华为盘古大模型042.4常见大模型DeepSeek大模型的国际影响力DeepSeek大模型开源R1，性能媲美GPT-4.0，以低成本高效率彰显中国AI技术国际影响力打破AI领域垄断地位他们打破AI垄断，中国技术在DeepSeek中展现力量，激发民族自豪感和创新热情DeepSeek背后的科研团队DeepSeek的科研团队由顶尖高校的年轻人才组成，他们以执着创新精神，挑战低成本高效率技术路线激励科技创新它激励着更多人投身于科技创新的伟大事业，为实现中华民族的伟大复兴贡献智慧和力量。2.4常见大模型DeepSeek简介2.5大模型的四种应用方法01检索增强生成RAGRAG是结合检索和生成的技术，用于增强内容的准确性和丰富性，常用于问答系统和对话系统03微调技术微调是用小规模数据集对大模型进行再训练，以适应特定任务，如情感分析、文本分类02提示工程提炼术提示工程是设计提示引导模型生成目标输出的技术，应用于内容生成、自然语言处理和知识推理中04RAG+微调“RAG+微调”是一种结合RAG和微调技术的方法，它首先通过RAG引入外部知识库的信息，然后通过微调使模型适应特定任务或领域252.5大模型的四种应用方法26大模型应用使用Transformer架构的"文心一言"生成文本，体验其文本创作能力，创作藏头诗体现对大自然的热爱2.5大模型的四种应用方法2.6大模型应用领域：智能客服在智能客服领域，大模型被广泛应用于构建自动化、智能化的客户服务系统。通过理解用户的自然语言输入，大模型能够生成符合语境和语法的回复，解决用户的问题和咨询。集大模型技术，统一处理多渠道咨询，提升服务效率与质量七鱼辅助开通VIP专线，融合在线与呼叫服务，满足多元化需求，增强用户满意度智能客服系统集成VIP服务专线开通大模型能将事件信息和数据转化为新闻报道，提高新闻生产效率，使机构更快响应时事2.6大模型应用领域：新闻生成某知名新闻机构利用GPT-3大模型构建了自动化新闻生成系统。当重大事件发生时，该系统能够迅速收集相关事件信息和数据，并通过GPT-3模型生成连贯、自然的新闻报道初稿。这些初稿经过人工编辑和审核后，即可发布给广大读者。这一应用不仅大大缩短了新闻生产周期，还提高了新闻报道的时效性和准确性，让读者能够第一时间了解到最新的时事动态。工作流程优化医疗领域应用引入BERT模型辅助诊断，提高效率，减轻医生负担，提升满意度利用AI技术处理大量病历与诊断信息，简化流程，增强医疗服务质量案例：某大型医疗机构每天需要处理大量的患者病历和诊断信息，医生的工作负担繁重。同时，由于医学知识的复杂性和多样性，医生在诊断过程中遇到难题。通过引入基于BERT的医学诊断辅助模型，使得医生能够更高效地处理患者病历和诊断信息，减轻工作负担，提高工作满意度。2.6大模型应用领域：辅助诊断实训任务04行业大模型技术调研调研华为盘古汽车大模型的最新技术进展的架构设计、技术特点、训练过程及应用场景等。搜集并整理相关文献资料、技术报告、新闻资讯以及实际应用案例。推理大模型技术调研本任务旨在对DeepSeek大模型的技术特点进行深入调研，分析其在推理能力、架构优化、训练效率、应用场景等方面的独特优势和创新点。大模型应用案例分析调研智慧职教平台“职教一问”及其大模型应用情况，包括其基本原理、功能特点、应用场景以及在大模型技术支撑下的应用效果评估。大模型应用实践体验：快速搭建历史问答智能助手使用扣子平台搭建自定义历史问答智能助手。系统集成DeepSeek-R1大模型，能够准确、高效地回答用户提出的历史学科的各类问题。。32【实训任务】AI技术调研AI应用案例分析AI实践体验

任务1行业大模型技术调研华为盘古汽车大模型的特点与应用行业大模型技术调研制定调研计划搜集整理文献新闻资料分析与应用案例提炼明确调研的重点内容,包括盘古汽车大模型的技术架构、训练方法、应用场景等。对搜集到的资料进行梳理和分析,提取出关于盘古汽车大模型的关键技术特点和应用场景。调研报告总结分享调研成果讨论调研华为盘古汽车大模型,包括架构设计、技术特点、训练过程及应用场景,搜集文献资料和技术报告,理解技术优势和应用价值将调研报告分享给团队成员,共同讨论盘古汽车大模型的技术特点和应用价值,为后续的研究和应用提供参考。通过学术数据库、行业报告、企业官网等途径，获取关于华为盘古汽车大模型的详细信息。分析提炼盘古汽车大模型的技术特点、应用场景及效果评估,总结技术原理、训练方法及汽车行业实际应用效果,撰写2000字调研报告调研内容要求调研需涵盖DeepSeek大模型的技术原理、特点、最新进展，确保信息准确与时效性，输出成果包括模型评估及应用案例，最终完成2000字调研报告搜集整理文献资讯通过学术数据库、行业报告、企业官网、技术博客等途径，获取关于DeepSeek大模型的详细信息。技术调研目标深入了解DeepSeek大模型的技术架构、核心算法及应用场景，掌握使用推理大模型解决实际问题的能力确定调研范围和目标调研DeepSeek模型，关注技术架构、推理能力、优化、训练效率和应用场景资料分析与应用案例提炼提炼DeepSeek关键技术，包括推理算法、架构优化和训练效率提升，以及其在多领域应用的优势和效果。2000字左右的调研报告任务2推理大模型技术调研DeepSeek-R1大模型的技术特点任务3大模型应用案例分析智慧职教平台中的“职教一问”调研目标分析“职教一问”大模型应用,理解技术特点,掌握智能体结构,洞察教育领域应用趋势调研内容调研内容收集官网信息、用户评价和技术文档,了解“职教一问”功能、应用案例和用户反馈内容分析评估大模型技术如何提升平台智能化,分析优势、创新点,探讨挑战和优化空间分析职教一问:创新优势与应用效果显著,但挑战与改进空间并存基于调研和分析,撰写2000字报告,总结“职教一问”大模型应用经验与启示报告编写【拓展实训】拓展实训：历史问答智能助手01历史问答智能助手搭建集成DeepSeek-R1大模型，设计用户界面，完成测试与发布，提升历史学科问答准确性02实训目标与要求理解大模型优势，掌握搭建技能，全面测试确保准确性，培养实践与创新思维，熟悉扣子平台操作2、定义智能体角色与功能1、创建智能体通过"AI创建"，在配置界面中选择"创建智能体"，以搭建历史问答智能助手智能体是通用问答系统，使用DeepSeek-R1模型，能准确、高效回答用户各类历史问题3、完成智能体配置点击“确认”完成智能体配置，如不符预期可修改角色定位后再次确认【拓展实训】拓展实训：历史问答智能助手通过测试的智能体需点击“发布”，经审核后方可公开使用4、发布与审核智能体搜索并使用“历史智多星”智能体，询问历史问题。例如询问“李白是”，会收到详细回复5、使用智能体我们可以修改智能体的模型设置，如选择DeepSeek-R1，更改角色和技能，然后重新发布