《大语言模型原理与应用》 -教案 第2章 大语言模型核心原理

课次：第讲课程教案授课主题第2章大语言模型的核心原理章节内容第2章大语言模型的核心原理地点课时4教学目的与要求理解大语言模型的基本概念：掌握LLM的定义及其在自然语言处理（NLP）演进中的地位。掌握Transformer架构：深入理解自注意力机制（Self-Attention）及其数学表达方式。熟悉Encoder与Decoder技术路线：分析Encoder-Only、Decoder-Only以及混合架构的区别与优劣。精通提示词工程（PromptEngineering）：掌握优化提示词的9大核心技巧，提升与AI交互的质量。了解模型训练与演进：认知从BERT到GPT系列的发展历程及未来趋势。完成实验实践：能够根据提示工程原则，针对特定任务设计高效的提示词指令。教学重点1. Transformer核心组件：自注意力机制、多头注意力、残差连接与层归一化。2. 主流模型架构对比：BERT（Encoder-Only）与GPT（Decoder-Only）的原理、应用场景。3. 提示词工程实践：上下文提供、任务分解（思维链）、少样本学习（Few-Shot）。教学难点1. 自注意力机制的数学推导及Softmax归一化的意义。2. 双向建模与单向建模的区别：为何Decoder-Only更适合生成任务，而Encoder-Only更适合理解任务。3. 提示工程的策略选择：如何在复杂任务中平衡提示词的长度与精确度。教学方法1. 多媒体教学演示：通过动图和架构图展示Transformer的数据流向。2. 对比教学法：对比RNN与Transformer，对比BERT与GPT。3. 案例分析法：通过具体的提示词优化案例，展示前后效果差异。4. 互动讨论法：讨论“AI幻觉”产生的原因及其缓解策略。教学手段网络资源应用、在线教学平台教学过程课程思政元素说明：*号标注的是课程思政的融入点一、导入1. 回顾与挑战：回顾传统的RNN为什么处理不了长句子？（梯度消失、无法并行）。2. 现象引入：展示ChatGPT生成的代码或文章，提问：它背后那颗“大脑”是如何运转的？3. 主题揭晓：揭秘NLP的基石——Transformer架构。二、进行重点知识的讲解（一）Transformer架构：AI的心脏自注意力机制（Self-Attention）：核心逻辑：计算序列中每个词与其他词的相关性。数学公式讲解：自注意力的计算过程可以用以下公式表示：Attention(Q,K,V)=softmax(QKTd(Q)（Query）、(K)（Key）、(V)（Value）是输入序列的线性变换结果。dk是(K)的维度，用于缩放以避免数值过大。softmax(QKT案例说明：以句子“今天天气很好”为例，解释模型如何通过注意力关注到“天气”是核心词。核心组件：多头注意力（Multi-Head）：像不同职能的观察员，捕捉不同的语义维度。残差连接与层归一化：解决深层网络的训练稳定性问题。（二）两大技术路线：EncodervsDecoderEncoder-Only（如BERT）：特点：双向上下文建模（全方位看世界）。训练任务：掩码语言模型（MLM）。应用：分类、命名实体识别（NER）、情感分析。Decoder-Only（如GPT）：特点：单向建模，自回归生成（从左往右看世界）。优势：生成能力极强，逻辑连贯。应用：对话系统、创意写作、代码生成。对比分析表：通过对比表总结两者在架构、预训练任务及主要任务上的差异。（三）提示词工程：与AI深度对话的钥匙核心定义：提示词工程是引导LLM生成准确输出的一门技术。九大技巧详解：提供充分上下文：明确目标受众与任务背景。任务分解（思维链CoT）：引导模型“一步步思考”。少样本学习（Few-Shot）：通过2-3个示例规范模型输出。角色扮演（Persona）：假设模型是“高级程序员”或“资深翻译”。迭代与实验：强调Prompt需要不断微调。三、归纳总结与作业布置总结：回顾Transformer的创新、Encoder与Decoder的演进、以及提示词工程的重要性。作业：简述自注意力机制相比传统循环神经网络的优势。设计一个Prompt，要求模型以“鲁迅”的笔吻评价当代大学生的生活。四、实验指导书：提示工程进阶实践实验名称：实验二基于提示工程的高效指令设计相应章节：第二章大语言模型的核心原理课时：2课时教学目的与要求掌握提示工程的四要素（指令、上下文、示例、格式说明）。学会利用思维链（CoT）解决复杂的逻辑推理问题。学会在实际场景（如翻译、润色、代码生成）中灵活应用Prompt技巧。实验重点与难点重点：撰写结构化Prompt，应用Few-Shot提升输出稳定性。难点：通过多轮对话引导模型修正“幻觉”内容。实验步骤Step1：零样本（Zero-Shot）测试：输入简单的指令，观察模型输出的泛化性。Step2：上下文注入：为上述指令增加背景信息（如指定字数、语气），对比效果。Step3：思维链（CoT）实践：给出一道复杂数学题或逻辑题，对比直接问答案与要求“一步步思考”的区别。Step4：少样本（Few-Shot）调优：为特定格式的任务（如数据提取）提供3个示例，观察输出的格式准确度。Step5：综合任务：利用Prompt技巧，让AI协助完成一份关于“未来智能体发展”的演讲稿大纲。实验教学小结强调Prompt的“工程化”属性：输入即代码，逻辑即结果。提醒学生注意隐私保护，不要在Prompt中输入个人敏感信息。•科技自信与责任：通过讲述Transformer的提出，引导学生思考中国在AI领