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文档简介

《大语言模型概论》课程简介（2025春季版）课程代码：AI309课程性质：专业核心选修、专业选修学分/学时：2学分，32学时（理论24+实验8）适用专业：人工智能、计算机、软件工程、数据科学、语言学、教育技术、新文科相关专业先修要求：Python程序设计、线性代数与概率统计、机器学习基础（无先修者可补学“AI数学速览”微课）一、课程定位本课程是“大模型开发与应用系列”首门概论级课程，定位为“读懂大模型、会用大模型、反思大模型”的三阶入门课。通过“理论＋实验＋辩论＋创作”四位一体教学模式，帮助学生建立从自然语言处理到通用人工智能（AGI）的完整知识框架，培养面向产业、治理与伦理的复合型能力。二、学习目标1.知识：系统解释大模型“数据－算法－算力－伦理”全链路关键概念，列举代表性模型差异。2.能力：能独立完成“提示设计→微调→部署→评估”端到端实验，并撰写符合学术规范的技术报告。3.素养：树立科技向善价值观，能识别并缓解大模型在隐私、版权、偏见、能耗等方面的潜在风险。4.发展：为后续深入“大模型系统优化”“AI安全与治理”“多模态AIGC”等方向奠定可迁移能力。三、内容模块与对应学时模块1人工智能基础与大模型崛起（4学时）模块2语言模型演进与Transformer架构（4学时）模块3数据工程：采集、标注、清洗与评估（4学时）模块4模型开发：预训练、微调、强化学习（8学时）模块5应用框架：提示工程、RAG、智能体、AIGC（8学时）模块6伦理与AGI：技术限制、社会责任、未来趋势（4学时）四、实验与实战•实验1注意力可视化与“幻觉”案例对比•实验2基于LoRA的消费级显卡微调•实验3RLHF奖励模型训练与曲线分析•实验4RAG私域知识库问答系统搭建•综合大作业（三选一）①领域大模型微调与自动评估②多模态AIGC创作与展示③大模型伦理审计与治理白皮书五、教学方法1.微课先行：每章3×8分钟视频，低认知负荷预习。2.对分课堂：50%讲授+30%研讨+20%即时测评。3.项目驱动：实验与理论同周完成，形成“学-做-思”闭环。4.翻转辩论：伦理单元采用“学生主场＋企业导师点评”模式。5.多元评价：平台自动判题、同行评议、海报路演、闭卷机考混合。六、考核方式平时作业（14次四选一） 10%实验报告（4次） 20%课堂研讨与辩论 5%期中在线测试 15%综合大作业（代码+报告+答辩） 20%期末闭卷＋机考混合 30%七、教材与资源主教材：《大语言模型概论（微课版）》韩志科、周苏主编，人民邮电出版社，2025拓展资源：•HuggingFace开源模型库与数据集•课程GitHub：/youruni/LLM2025（含课件、代码、数据集）•在线题库与自动评测系统（校内SPOC）•校企共建GPU云集群（4×A10080GB自由预约）八、你将收获•一张“大模型全栈知识地图”•一份可放入作品集的行业级项目报告•一次与头部企业导师面对面评审的机会•一群同样热爱AI的伙伴与终身

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