大语言模型概论（微课版）-教案

《大语言模型概论》分章教案（2025春季版）（适用于16周、32学时、2学分，可扩展为48学时）说明：每章统一模板→“教学目标-先学任务-课堂流程-板书设计-实验/实践-作业-评价-拓展-反思”九要素，教师可直接复制到教务系统。第1章人工智能基础（2学时）1.教学目标知识：说出AI三次浪潮代表事件；写出机器学习五大分类；解释图灵测试流程。能力：能用“数据-算法-算力”三角分析AlphaGo与ChatGPT差异。素养：树立“中国AI自信”，能列举3个本土原创案例。2.先学任务（课前1周发超星）①看微课1.1-1.3（8min×3）②完成5题在线抢答③上传“我身边的AI”手机拍照1张。3.课堂流程（90min）时间活动教师行为学生行为媒体0-5热身展示学生上传照片，投票“最惊喜AI”手机投票雨课堂5-25讲授1三次浪潮时间轴+标志性论文封面做笔记PPT动画25-35互动快问快答：符号vs连接主义举牌A/B卡片35-50讲授2图灵测试现场视频1950观看+记录3条质疑视频50-60案例黑神话悟空AI作画幕后提问纪录片片段60-75分组“中国AI有没有东方神秘力量？”辩论4组发言白板75-90总结思维导图填空+发布Lab0拍照Pad板书4.板书设计（Pad投屏）左侧：时间轴1950-2025右侧：三角模型“数据-算法-计算”底部：作业二维码5.实验/实践（Lab0，2学时，课后预约机房）任务：配置GPU云主机，跑通“HelloPyTorch”+打印GPU型号。产出：截图+环境报告（≤300字）。考核：成功运行即100分，失败现场排错。6.课后作业（四选一，平台自动判）A.AI三次浪潮对应硬件里程碑B.图灵测试通过标准哪一条最受争议C.中国AI“量化幻方”核心创新点D.机器学习五大分类各举1例7.评价形成性：抢答10%+Lab020%+作业20%终结性：计入期末题库5%8.拓展阅读•拉塞尔与诺维格《人工智能：一种现代方法》第1章•中国信通院《AI白皮书2024》9.教学反思（教师课后5min语音录）例：辩论超时，下次用计时器；图灵测试视频需更新彩色版。第2章什么是大语言模型（2学时）1.教学目标知识：给出LLM定义；列举4个关键特征；解释“幻觉”机理。能力：能用Blockhead实验向非专业听众说明LLM无“理解”。素养：识别“生成即责任”，不传播虚假内容。2.先学任务①阅读教材2.2.4“幻觉”案例②与ChatGPT对话并截1句“明显错误”回复。3.课堂流程①错误案例展示→②教师手绘“下一个token预测”示意图→③学生两人一组设计“防幻觉”提示→④投票最佳提示→⑤发布Lab14.实验Lab1任务：用3个平台（ChatGPT/通义/Kimi）问同一医学问题，记录幻觉差异，写400字对比报告。5.作业四选一A.LLM与搜索引擎本质区别B.幻觉不可避免的根本原因C.开源模型优缺点各2条D.判断题：LLM有“意识”（需说明理由）第3章语言模型及其发展（2学时）1.目标知识：写出n-gram公式；画出Transformer结构简图；说明MoE稀疏化收益。能力：计算1.3B模型自注意力FLOPs。素养：认识“算料”也是核心竞争力。2.重点&难点Self-Attention公式推导；MoE路由算法。3.课堂•快算题：n-gram平滑为什么是“加1”？•分组拼装：用10块磁铁在白板拼出Transformer编码器。•发布Lab2：训练2层迷你Transformer预测下一个汉字。4.实验Lab2数据：Wiki中文100M字；目标：验证“层数-困惑度”曲线。第4章大模型架构（2学时）1.目标知识：列举GPT与BERT3处不同；解释思维链触发条件。能力：能画“上下文学习”示意图。素养：批判性看待“规模至上”。2.课堂•现场演示：同一问题加“我们一步一步来想”前后答案对比。•多模态体验：上传草图→GPT-4o生成网页代码。3.Lab3任务：可视化注意力热图（代码已给骨架，学生填3行关键语句）。第5章人工数据标注（2学时）1.目标知识：说出4种标注类型；计算κ系数。能力：制定NER标注手册。素养：尊重标注者劳动，推动公平薪酬。2.课堂•角色扮演：教师给模糊句子，学生当标注员现场产生分歧→引入κ计算。•发布Lab4：Doccano实战，目标500条简历实体。第6章大模型预训练数据（2学时）1.目标知识：描述Pile数据结构；给出3条隐私清洗规则。能力：会用SentencePiece训练32k词表。素养：数据合规意识。2.Lab5任务：爬取“中国宪法+法律”构建100M领域语料→去重→隐私脱敏→上传HuggingFace。第7章大模型开发组织（2学时）1.目标知识：画出数据/模型/流水线三种并行示意图；估算175B模型训练电费。能力：用DeepSpeek完成4卡数据并行。素养：绿色AI观念。2.Lab6任务：在服务器4×A100继续预训练GPT-21.3B，记录吞吐vs并行策略。第8章提示工程与微调（2学时）1.目标知识：列举6条提示通用技巧；对比LoRA/QLoRA显存占用。能力：写“角色-任务-格式-例子”四元提示模板。素养：拒绝“提示注入”恶意攻击。2.Lab7任务：在消费级16GB显卡微调ChatGLM3-6B完成“校园问答”，对比零样本/少样本/LoRARouge-L。第9章强化学习方法（4学时）1.目标知识：写出PPO标函数；解释RLHF三步流程。能力：能运行TRL库完成1轮RLHF。素养：识别奖励黑客风险。2.Lab8任务：用6B奖励模型对对话数据进行RLHF，绘制Reward/KL曲线。第10章大模型智能体（4学时）1.目标知识：描述ReAct循环；列举3种工具调用格式。能力：实现“搜索+计算器”智能体并评估WebShop成功率。素养：警惕智能体失控。2.Lab9任务：分组完成“旅行规划智能体”Demo，现场路演评分。第11章大模型应用框架（2学时）1.目标知识：画出RAG流程；说明向量数据库2种索引。能力：用LangChain+Chroma搭建私域问答。素养：尊重企业数据主权。2.Lab10任务：上传本校教务PDF500页，实现“培养方案问答”Web系统。第12章GenAI与AIGC（2学时）1.目标知识：解释扩散模型前向/反向过程；列举3种AIGC评估指标。能力：用LoRA微调StableDiffusion生成“校园四季”海报。素养：标注数据来源，避免版权争议。2.Lab11任务：完成“文本→草图→海报”管道（Pipeline），并提交4K海报打印版。第13章技术伦理与限制（2学时）1.目标知识：复述欧盟7条可信AI准则；给出3条数据主权对策。能力：完成一次模型伦理审计并出具1页合规报告。素养：科技向善价值观。2.课堂辩论赛：开源vs闭源大模型安全责任在谁？评委：教师+企业导师+学生大众评审。第14章通用人工智能AGI（2学时）1.目标知识：给出AGI定义3学派；说明能力涌现与度量方法。能力：撰写2000字《AGI技术趋势白皮书》并海报展示。素养：理性看待“奇点”炒作。2.大作业路演每组5min展示+3min答辩，校内直播。