人工基础智能 8

AI人工智能通识与实践CHAPTER03第3章大模型与AIGC应用基础LargeModels&AIGCApplicationBasics授课教师：__________日期：__________课程：人工智能通识与实践大模型与AIGC应用基础本章目录CONTENTS本章目录1大模型与大语言模型大模型定义、核心原理、国内七大主流大模型2AIGC及其应用AIGC概念、与大模型关系、四类应用形态3提示词设计与优化提示词结构、设计原则、五大实践技巧02/21人工智能通识与实践PART01SECTION01第1节大模型与大语言模型从“工具型智能”到“生成型与协作型智能”，大模型正推动人工智能进入新阶段。大模型定义与特点大语言模型概述核心原理三阶段国内七大主流模型03/213.1大模型与大语言模型大模型概述3.1.1什么是大模型大模型是指参数量级达到数亿甚至数万亿的人工智能模型，以深度神经网络为核心架构（Transformer架构是当前主流），通过海量数据无监督或自监督学习，具备处理多类型任务、适配多场景需求的能力。“学过很多知识的智能系统”：能够完成写作、翻译、问答、总结等多种复杂任务。与传统AI相比，不再局限于单一功能（如语音识别或图片分类）。核心优势：多任务统一处理、跨领域知识迁移、强大的内容生成能力。大模型通过海量参数和训练数据，自主学习数据背后的复杂规律与特征。04/21KEYCONCEPT大模型是指参数量级达到数亿甚至数万亿的人工智能模型。它以深度神经网络为核心架构（其中Transformer架构是当前主流），通过在海量数据中进行无监督或自监督学习，自主挖掘数据背后的复杂规律与特征，最终具备处理多类型任务、适配多场景需求的能力.人工智能通识与实践3.1大模型与大语言模型大语言模型概述3.1.2什么是大语言模型KEYCONCEPT大语言模型是大模型中的一种，依托深度学习框架，通过对超大规模、多模态文本乃至跨领域数据进行训练，掌握词语之间的关系和语言规律，从而能够进行对话、写作、翻译等操作。智能客服自动回复问题写作助手生成文章翻译工具进行语言转换日常生活中接触最多的就是大语言模型，它是自然语言处理与内容生成的核心载体。05/21人工智能通识与实践3.1大模型与大语言模型核心原理3.1.3大模型的运行三阶段1数据预处理：将文本、图像等原始信息转换为可计算形式（词向量、像素矩阵等）。2特征提取与学习：通过神经网络多层次分析数据，Transformer利用自注意力机制捕捉词语关系。3任务适配与应用：先预训练形成通用能力，再微调满足具体需求（如客服问答、代码生成）。整体流程：数据学习→规律建构→结果生成。06/21人工智能通识与实践3.1大模型与大语言模型国内大模型（一）3.1.4文心一言·通义千问·豆包文心一言百度依托搜索与知识图谱积累，在中文语义理解与知识问答方面优势明显，核心能力包括文本生成、逻辑推理与多轮对话，适用于信息检索与内容创作。通义千问阿里云具备多语言、多模态处理能力，长文本理解与逻辑推理突出，开源模型在国际评测中具有一定竞争力，广泛用于企业服务与电商文案生成。豆包字节跳动强调易用性与场景化应用，集成文本生成、图像生成、数据分析等功能，操作门槛低，适合初学者和非专业用户。07/21人工智能通识与实践3.1大模型与大语言模型国内大模型（二）3.1.4讯飞星火·Kimi·智谱清言讯飞星火科大讯飞以语音技术见长，在语音识别、多语言及方言处理方面具有优势，同时具备文本生成与逻辑推理能力，应用于教育与客服领域。KimiChat月之暗面以长文本处理能力为主要特色，支持大规模上下文输入，适用于学术研究、法律合同摘要与长文档要点提取。智谱清言智谱AI基于ChatGLM系列模型，具备文本、图像与视频等多模态能力，支持复杂推理，应用于智能体开发、数据分析与编程辅助。08/21人工智能通识与实践3.1大模型与大语言模型国内大模型（三）3.1.4DeepSeek与模型选择DeepSeek特点高性能与低成本推理效率和响应速度突出适合大规模应用部署支持“深度思考”分步推理“联网搜索”提升时效性与准确性应用场景编程辅助文本生成知识问答分步骤数学/逻辑推理实时信息检索国内大模型在中文处理、多场景应用及行业落地方面已形成明显优势，不同模型在功能侧重点上各具特色。09/21人工智能通识与实践PART02SECTION02第2节AIGC及其应用大模型负责“能力提供”，AIGC负责“应用呈现”，二者共同构成智能内容生产体系。AIGC概念与意义大模型与AIGC关系四类应用形态10/213.2AIGC及其应用AIGC概述3.2.1什么是AIGCKEYCONCEPTAIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，人工智能生成内容）：狭义指利用AI自动生成文本、图片、音频、视频等内容的生产方式；广义还包括生成代码等其他内容。标志着人工智能从“工具辅助”阶段迈入“内容创造”阶段。是AI技术从1.0向2.0跨越的关键标志。只需输入简单需求指令，即可在几分钟内生成符合要求的内容。大幅降低创作门槛，让内容生产效率实现质的飞跃。在AIGC出现之前，新闻、插画、音乐等创作几乎完全依赖人类经验与创意。11/21人工智能通识与实践3.2AIGC及其应用大模型与AIGC关系3.2.2技术基础与应用呈现功能定位大模型：负责“能力提供”AIGC：侧重“应用呈现”二者相互支撑、协同作用关系总结大模型决定能力边界与生成质量AIGC决定能力如何被用户感知与使用技术基础+应用表现示例：输入“撰写一段突出轻便与续航优势的产品宣传文案”，大模型完成理解与生成，AIGC体现为“生成文案”这一具体应用结果。12/21人工智能通识与实践3.2AIGC及其应用AIGC应用场景3.2.3四类应用形态文本类AIGC自然语言内容自动生成与处理，分为应用型（智能客服、新闻报道、数据解读）与创作型（文案撰写、内容创意、风格转换）。图像类AIGC根据文本描述生成可视化图像，包括通用图像生成与专业领域模型，应用于广告设计、数字媒体、游戏开发。音频类AIGC语音合成与音频生成技术，实现文本到语音转换及音频自动生成，应用于语音导航、智能客服、广播配音、音乐创作。视频类AIGC文本生成视频与视频编辑辅助，可根据描述生成动态内容或对现有视频智能化处理，应用于短视频、广告创意、教学资源。AIGC正推动内容生产由“人工主导”向“人机协同”转变，后续章节将对具体技术进一步展开。13/21人工智能通识与实践PART03SECTION03第3节提示词设计与优化提示词是连接用户需求与模型输出结果的关键环节，是释放大模型潜力的重要手段。认识提示词四要素与三原则五大实践技巧14/213.3提示词设计与优化认识提示词3.3.1提示词的基本结构KEYCONCEPT提示词（Prompt）是连接用户需求与模型输出结果的关键环节，其表达方式直接影响生成内容的质量与准确性。合理设计提示词能够提升生成效果，减少反复修改成本。要素作用示例指令明确告诉AI“做什么”“写一份实习报告”“生成思维导图”上下文提供必要的背景、条件或限制“针对电子商务专业学生”“结合2025年行业数据”输入数据需处理的原始信息“以下是某产品的用户评价：[评价内容]”输出格式指定结果的呈现形式“分3点总结”“用表格对比优缺点”“生成JSON格式”15/21人工智能通识与实践3.3提示词设计与优化设计原则3.3.2清晰性·具体性·相关性清晰性表达明确，避免歧义避免“写得详细一些”。应明确为：“字数控制在500字以内，分为5个步骤，每个步骤配1个生活案例，语言通俗易懂，适合中学生阅读。”具体性要素完整，指向明确避免“写一个海报文案”。应明确主题、范围、风格、使用场景等关键信息，如指定智能手表、赛博朋克风格、80字以内。相关性聚焦任务，减少干扰提示信息紧密围绕任务目标展开，避免引入无关内容干扰模型判断，提升生成效率与准确性。模型不具备主动推测意图的能力，只有将需求转化为结构清晰、要素完整、重点突出的任务指令，才能有效引导模型。16/21人工智能通识与实践3.3提示词设计与优化实践技巧（一）3.3.3角色设定法·分步骤提示法1.角色设定法为模型设定特定角色，避免输出过于泛化。常用表达：“假设你是……”案例：电商运营专员，为智能保温杯撰写小红书文案，突出温度显示与续航72小时卖点。2.分步骤提示法将复杂任务拆解为多个子步骤。引导模型按既定流程逐步完成。案例：校园AI创意大赛策划案分三步：主题对象、初赛决赛流程、预算估算。17/21人工智能通识与实践3.3提示词设计与优化实践技巧（二）3.3.3示例引导法·约束条件法3.示例引导法提供“输入—输出”示例，明确输出标准。特别适用于格式要求明确的任务。案例：按“家电/数码/服饰”分类商品，示例输入无线耳机→输出数码。4.约束条件法限定输出边界：规定“要做什么”和“不应包含什么”。避免偏离目标或产生冗余信息。案例：迷你投影仪说明书仅包含使用步骤和注意事项，每部分不超过5条。18/21人工智能通识与实践3.3提示词设计与优化实践技巧（三）3.3.3迭代优化法与核心逻辑5.迭代优化法通过对提示词进行多轮补充与修改，在原有基础上不断细化要求，使模型输出逐步逼近目标。相比一次性设计完整提示词，更灵活，适用于需求不明确或结果不理想的场景。核心逻辑：清晰化、结构化、场景化角色设定：让AI理解场景与身份分步骤与示例引导：让需求可拆解、可参照约束条件与迭代优化：让结果可控制、可修正最终建立“需求—提示—输出”的良性循环19/21人工智能通识与实践大模型与AIGC应用基础本章总结SUMMARY本章总结大模型以Transformer为核心，通过海量数据训练，具备多任务、跨领域能力，是AIGC的技术基础。AIGC将大模型能力转化为文本、图像、音频、视频等内容生产力，推动人机协同创作。提示词工程通过清晰、具体、相关的结构化表达与五大实践技巧，精准引导模型输出高质量结果。理性理解并科学使用大模型与AIGC技术，有助于提升学习与工作效率，为适应智能化社会提供支撑。20