信息技术与人工智能课件 模块五 AIGC基础与工具应用

模块五AIGC基础与工具应用【知识目标】1．理解AIGC的基本概念、发展脉络及其与人工智能的关系。2．熟悉DeepSeek、豆包、千问、文心一言等主流AIGC工具的功能特点。3．掌握AIGC的工作流程，理解提示词（Prompt）的设计原理与优化方法。【技能目标】1．具备正确使用AIGC工具进行内容生成的基本操作能力。2．具备根据任务需求设计并优化提示词，提升生成内容质量的能力。【素质目标】1．通过认识AIGC技术，树立科技向善的理念，增强服务社会可持续发展的责任意识。2．在实践应用中提升创新意识与动手能力，培养主动探索、勇于实践的科学精神。任务5.1认识AIGC学途引航

通过对本任务相关知识的学习和实践，读者应理解AIGC的概念、工作原理、发展历程及其与AI的关系，熟悉大模型的特点和应用，掌握AIGC技术在文本、图像、音频生成等领域的应用方法，并能运用所学知识开展实践。基石共筑5.1.1什么是AIGCAIGC是一种利用人工智能技术，通过学习和理解大量的数据模式、结构和特征，来生成新的、原创的内容的技术。这种技术能够让机器像人类一样，具备创造和生成各种类型的内容的能力，包括但不限于文本、图像、音频、视频等。AIGC的核心是基于深度学习的生成模型，这些模型通过大量的数据进行训练，学习数据中的模式和结构。以文本生成为例，模型会分析大量的文本数据，学习词语之间的关系、语法结构、语义信息等。在生成内容时，模型会根据输入的提示（如主题、关键词、风格要求等），利用所学的知识和模式，逐步构建出新的文本内容。5.1.2AIGC发展1．早期探索阶段（20世纪50年代至20世纪70年代）2．初步发展阶段（20世纪80年代至21世纪初）3．快速发展阶段（2010年至今）5.1.3AI与AIGC的关系AI是一门研究如何让计算机模拟人类智能的学科，它涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AIGC作为人工智能在内容生成领域的一个重要应用方向，依赖于AI的基础理论和技术方法。AIGC的发展也为AI技术带来了新的机遇和挑战，推动了AI技术的不断创新和进步。AI与AIGC是相互促进、协同发展的关系。AI为AIGC提供了技术基础和理论支持，AIGC为AI技术提供了广阔的应用空间和实践场景。在实际应用中，AI与AIGC结合后可以实现更强大的功能和更智能的体验。5.1.4什么是大模型

大模型是近年来AI领域的一个重要概念，它通常指的是具有大量参数（通常在数十亿甚至数百亿以上）的深度学习模型。这些模型通过在海量数据上进行训练，能够学习到更加丰富、细致和深层次的特征表示，从而在各种任务上表现出强大的能力和性能。

大模型具有以下特点。①强大的表征能力：由于大模型具有大量的参数，能够学习到数据中的复杂模式和结构，因此其对数据的表征能力更强。这意味着它可以更准确地捕捉数据的特征和规律，从而在各种任务中实现更好的性能。②广泛的适用性：大模型通常在大规模的通用数据上进行预训练，因此具有较强的通用性和迁移能力。它可以适应各类任务和各种领域，通过微调（Fine-tuning）或提示（Prompting）等方式，快速应用于具体的任务场景，如文本生成、问答、翻译、分类等。③数据驱动的特性：大模型的性能在很大程度上依赖于大量的训练数据。更多的数据可以使模型学习到更丰富的知识和模式，从而提高其生成内容的质量和多样性。同时，大模型推动了数据收集和处理技术的发展，以满足其对数据的更多需求。

大模型的出现为AI领域带来了巨大的变革和创新。它不仅提高了AI系统的性能和能力，还推动了AI技术在各个行业的应用和发展。大模型使得机器能够更好地理解和生成人类语言、图像等信息，为人们的生活和工作带来了更多的便利。攀登向远——AIGC的工作原理AIGC主要基于机器学习，尤其是深度学习，涉及自然语言处理和计算机视觉技术等技术。这些技术通过模仿人脑的工作方式，使AI能够学习和模拟人类创作内容的行为。

在文本内容生成中，自然语言处理起着核心作用。这一过程通常涉及预训练的语言模型，如生成预训练变换器或双向编码器表示变换器。这些模型通过大量的文本数据学习语言的语法规则、上下文关系和文字的多种用途。训练完成后，模型能够基于给定的输入（如单词、短语或句子）生成连贯、有意义的文本。

在图像内容生成中，计算机视觉技术（尤其是GAN）发挥着关键作用。GAN由生成器和判别器组成，生成器试图创造出逼真的图像，而判别器则判断该图像是由生成器创造的还是真实的。两者通过对抗训练不断优化：生成器努力提高生成图像的真实性，判别器则不断提升识别真假图像的能力。经过多轮迭代训练，生成器最终能输出高质量、难以被判别器区分的合成图像。

音频和视频内容生成同样利用了深度学习技术，如RNN和CNN，以处理和生成时序性强的数据。在音频生成中，AI可以学习音乐的旋律、节奏及和声，然后创作出新的音乐作品。在视频生成中，AI需要处理和理解视频帧之间的时间连续性，以及场景、动作和故事线的复杂性。任务5.2熟悉常见的AIGC工具学途引航

通过对本任务相关知识的学习和实践，读者应熟悉DeepSeek、豆包、千问、文心一言、讯飞星火等常见的AIGC工具，并会登录和简单使用这些工具。基石共筑5.2.1DeepSeekDeepSeek

大语言模型算法是北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的深度合成服务算法，该算法于2024年4月上线。DeepSeek

大语言模型是以

Transformer

架构为基础、自主研发的深度神经网络模型。模型基于注意力机制，通过海量语料数据进行预训练，并经过监督微调、人类反馈的强化学习等进行对齐，构建深度神经网络，通过增加审核、过滤等安全机制，使算法模型部署后能够根据人类的指令或者提示，实现语义分析、计算推理、问答对话、篇章生成、代码编写等任务。DeepSeek直接面向用户，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景，支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。

DeepSeek的应用场景如图5-1所示。图5-1

DeepSeek的应用场景DeepSeek官网首页如图5-2所示。图5-2

DeepSeek官网首页5.2.2豆包

豆包是由北京抖音信息服务有限公司（原名为北京字节跳动科技有限公司）推出的一款多功能人工智能助手，致力于为用户提供高效、智能的生活、学习与工作支持。依托先进的自然语言处理技术和多模态交互能力，豆包具备信息查询、知识解答、内容创作、任务规划等多项功能，能够满足个人及企业用户的多样化需求。其界面简洁友好，支持跨平台使用，助力用户提升日常效率与创造力。

豆包官网首页如图5-3所示。图5-3

豆包官网首页5.2.3千问

千问是阿里云计算有限公司推出的语言模型，于2023年9月13日正式向公众开放。它能够回答用户提出的各种问题，提供多样化的帮助，其功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持，能够与用户进行多轮交互，也融入了多模态知识理解，且具备文案创作能力，能够续写小说、编写邮件等。

千问官网首页如图5-4所示。图5-4

千问官网首页5.2.4文心一言

文心一言在中文语境和文化背景处理上表现出色，更契合中文用户的语言习惯和文化特点，能更好地理解和生成中文内容。其功能包括文本生成、对话交互、文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、多模态生成等。

文心一言使用了图片检索增强技术，用户可以上传参考图进行绘画，实现丰富多样的风格和画面内容。文心一言在作图领域的应用非常广泛，包括但不限于平面设计、产品设计、服装设计、动画制作等，还可以应用于艺术创作、图像处理、教育等多个领域，为设计师、艺术家、工程师等提供服务。

文心一言官网首页如图5-5所示。图5-5

文心一言官网首页5.2.5讯飞星火

讯飞星火是科大讯飞股份有限公司推出的AI对话工具，整合了文本生成、语言理解、知识问答等多种功能。其V4.0版本在多项国际评测中表现优异，超越了GPT-4Turbo，能够提供智能批阅、智能健康管理等个性化服务。

讯飞星火图像生成功能是基于先进的AI技术研发的一项创新服务，旨在通过智能算法将文本描述转化为生动、具体的图像。这一功能融合了深度学习、图像处理和自然语言理解等前沿技术，能够高效解析用户输入的文本信息，并快速生成符合描述的高质量图像。

讯飞星火官网首页如图5-6所示。图5-6

讯飞星火官网首页攀登向远——DeepSeek本地部署DeepSeek

大模型的本地部署在企业和机构中具有重要作用，尤其适用于对数据隐私、定制化需求和长期成本控制有严格要求的场景。下面简要介绍DeepSeek大模型的本地部署步骤。1．下载并安装Ollama图5-9

Ollama应用官网首页图5-10

Ollama应用程序下载界面图5-11

Setup-Ollamaversion对话框

图5-12

安装过程图5-13

Ollama安装成功2．下载安装模型图5-14

下载模型图5-15

查看模型信息

图5-16对话3．下载安装Chatbox

部署完DeepSeek后，可以通过终端与DeepSeek-R1进行交互。如果用户希望拥有更加流畅和直观的交互体验，则可以使用图形用户界面（GraphicalUserInterface，GUI）。Chatbox是与本地模型集成的常见工具，它是一款免费的桌面客户端，注重隐私保护。图5-17

Chatbox官网

图5-18“Chatbox安装”对话框

图5-19“选定安装位置”界面

图5-20

Chatbox软件界面

图5-21“设置”对话框图5-22

进行对话任务5.3学会正确使用AIGC工具学途引航

通过对本任务相关知识的学习和实践，读者应熟悉AIGC工作流程，掌握提示词的设计方法及指令的迭代优化方法，并能在AIGC工具中通过提示词得到结果并对结果进行优化。基石共筑5.3.1认识AIGC工作流程AIGC

是指利用人工智能技术，通过训练有素的模型生成文本、图像、音频等内容的技术。其工作流程主要包括以下几个关键步骤。1．数据收集与预处理2．模型训练3．提示词输入4．内容生成5．结果评估与优化5.3.2提示词设计1．明确主题和目的2．提供上下文信息3．使用具体、准确的词汇4．指定格式和风格5.3.3指令迭代优化1．分析结果反馈2．细化提示词3．调整指令的表达方式4．分步引导攀登向远——常见的提示词陷阱和应对策略

在使用AI的过程中，用户常陷入“缺乏迭代”“过度指令和模糊指令”两类陷阱中。①缺乏迭代：期待一次性完美结果。

这种陷阱的典型症状如下。使用过度复杂的初始提示词，期望AI一次性生成理想结果。对初次输出结果不满意便放弃，缺乏进一步优化的尝试。缺乏对AI输出的分析和反馈，未能充分利用AI的迭代能力。

针对这类陷阱，有效的应对策略如下。采用增量方法：从简单基础的提示词开始，逐步添加细节和要求，通过迭代优化输出结果。主动寻求反馈：要求AI对其输出进行自我评估，并提供改进建议，以便进一步完善内容。准备多轮对话：设计一系列后续问题，用于澄清和改进初始输出，逐步引导AI生成更符