第7章 大语言模型基础及应用

教案第7次课2学时课题大语言模型基础及应用教学目的与要求1．知识目标掌握大语言模型的基本概念、架构原理，包括Transformer的工作机制、自注意力机制等关键知识点。了解多模态大语言模型如何融合不同模态的数据。熟悉大语言模型的发展历程、优势与挑战。2.能力目标能够运用提示词工程技巧，与大语言模型进行有效交互，获取所需结果。具备跨模态处理能力，实现文本与图像、视频等不同模态数据的相互转换与融合。可以分析和解决实际问题中应用大语言模型时遇到的困难。3.素养目标培养学生的创新思维，激发利用大语言模型探索新应用场景的灵感。增强团队合作精神，通过协作完成复杂项目，提高解决问题的效率和质量。重点难点重点Transformer架构的工作原理，如编码器、解码器的构成及多头自注意力机制的运作方式。大语言模型在不同应用领域的实践案例，包括对话系统、文本创作、图像与视频生成等。提示词工程的有效方法和技巧，以及如何根据不同场景进行灵活运用。难点理解大语言模型的训练过程，包括数据的准备、模型的优化等复杂环节。掌握多模态大语言模型中不同模态数据的融合机制和处理方法。如何在实际应用中充分发挥大语言模型的能力，解决复杂问题并创新应用场景。课前复习一、课前回顾回顾上节课内容，重点复习人工智能的基本概念和发展历程，时间为3分钟。教学进程安排二、实施本次课教学内容【课堂教学】阶段目标1：介绍大模型的概况（50分钟）引入（5分钟）通过讲述一个科幻故事片段，引出大语言模型在创意写作中的应用，激发学生的学习兴趣，如“在一个遥远的未来，人类与机器人和平共处，直到一个神秘的病毒开始影响机器人的行为，导致它们开始质疑自己的存在意义……”引出大语言模型的概念。讲解（35分钟）讲解大语言模型的基本概念，强调其庞大的参数规模、深度学习基础以及在自然语言处理任务中的广泛应用。详细阐述Transformer架构，包括编码器和解码器的结构、自注意力机制的作用，结合图示帮助学生理解其工作机制。介绍多模态大语言模型的特点和优势，说明如何融合文本、图像、视频等不同模态的数据，列举百度文心、阿里通义和腾讯元宝等多模态大语言模型的应用实例。分析大语言模型的发展历程，从早期的自然语言处理技术到Transformer模型的革命性突破，以及大语言模型在参数规模、性能等方面的快速发展。探讨大语言模型的优势，如强大的语言理解和生成能力、跨语言处理能力；同时指出其面临的挑战，包括数据隐私问题、计算资源和能源消耗、模型决策的“黑箱”现象、社会偏见学习以及模型安全性等问题。讲解提示词的设计启发式规则和模式，并通过案例引导学生理解。讨论（5分钟）组织学生分组讨论，针对“大语言模型的发展是否会取代人类的创作能力”这一话题展开辩论，引导学生思考大语言模型与人类智能的关系，促进学生对大语言模型的深入理解。思政引入（3分钟）在讲解大语言模型优势与挑战时，强调科技发展的同时要关注数据隐私保护、社会公平等伦理问题，培养学生的社会责任感和科技伦理意识，使学生明白在利用大语言模型推动社会进步的过程中，要坚守道德底线和法律法规，确保技术发展造福人类。小结（2分钟）总结大语言模型的基本概念、架构原理、发展历程、优势与挑战，以及多模态大语言模型的特点，让学生对本节课所学知识有一个清晰的框架。阶段目标2：通过实际动手操作，让学生感受大模型在日常学习和生活中的用途（30分钟）操作演示（10分钟）教师在课堂上演示如何使用常见的大语言模型工具，如百度文心一言、通义千问等，进行文本生成任务，例如撰写一篇科技新闻报道、创作一首诗歌等，展示如何输入提示词以及对生成结果进行优化的过程。个人实践（15分钟）学生自主选择一个感兴趣的应用场景，如撰写短篇故事、生成产品描述等，使用指定的大语言模型工具进行实践操作，教师在课堂上巡回指导，及时解答学生遇到的问题。操作体验分享（5分钟）邀请几位学生分享他们在实践过程中的经验和体会，包括遇到的问题、解决的方法以及对大语言模型性能的感受等，促进学生之间的相互学习和交流。思政引入（3分钟）引导学生思考如何在日常学习和生活中合理利用大语言模型来提高效率，同时强调在使用过程中要注重原创性和知识产权保护，培养学生的诚信意识和创新精神，使学生认识到大语言模型是辅助工具，真正的创新和价值创造需要人类的智慧和努力。【课堂总结】回顾本次课的主要内容，包括大语言模型的基础知识、架构原理、应用领域以及实际操作方法，强调重点和难点知识，引导学生进一步思考和探索。布置课后作业，要求学生完成以下任务：选择一个具体的应用领域，如教育、医疗、金融等，分析大语言模型在该领域的应用案例，并撰写一篇不少于1000字的报告，详细阐述其应用价值和潜在问题。利用大语言模型工具完成一项具有一定创意性的任务，如为某个产品设计广告文案、创作一幅图像等，并提交任务成果和操作过程记录。【板书设计】大语言模型的基本概念Transformer架构编码器解码器自注意力机制多模态大语言模型大语言模型的发展历程大语言模型的优势与挑战课后学习任务布置阅读一篇关于大语言模型最新研究进展的学术论文，撰写阅读笔记，总结论文的主要观点和创