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课件网) 第三单元 第3课 大模型时代 清华版（中学） 通 02 新知导入 深度学习的核心优势 深度学习通过海量数据训练，模型规模达到阈值后展现出超越人类特定领域的能力。 02 新知导入 大模型时代的特征 参数规模与多模态数据融合，推动AI向通用智能迈进。 1 学习目标 3 新知讲解 5 拓展延伸 7 板书设计 2 新知导入 4 课堂练习 6 课堂总结 课后作业 8 01 教学目标 （1）理解大模型的时代背景、基本原理及其代表性技术。 （2）认识大模型时代的人工智能的特征。 （3）探讨大模型技术带来的社会影响和潜在挑战。 03 新知导入 描述词语前后连接关系的数学模型就是语言模型，简单地说，就是概率统计，一串词后应该接什么词，类似词语接龙。 什么是语言模型？ √ √ × × 03 新知讲解 1 大语言模型的兴起 大语言模型的定义与范畴 “大语言模型”（LLM）特指参数超百亿、依赖海量数据训练的神经网络模型，其核心是通过规模效应涌现智能。 03 新知讲解 1 大语言模型的兴起 传统模型的限制 语言能力被视为人类智能的核心特征，也是AI领域长期以来的重大挑战。传统模型受限于计算能力，无法处理超长上下文。 前面的历史词串越长，预测就会越准确 03 新知讲解 1 大语言模型的兴起 Transformer架构的突破 2017年谷歌提出Transformer模型，通过自注意力机制实现无限制长序列建模，解决了传统RNN的梯度消失问题，为超长上下文处理奠定基础。 03 新知讲解 1 大语言模型的兴起 GPT模型的演进与发现 2018年OpenAI基于Transformer推出GPT，2019年的GPT-2展现出“任务描述→自动生成答案”的类理解能力，颠覆了对语言模型的认知。 03 新知讲解 1 大语言模型的兴起 规模效应的启示 GPT-2证明了当模型参数与训练数据足够大时，简单预测词序列的模型可涌现出复杂语义理解能力，预示“量变引发质变”的AI发展路径。 03 新知讲解 1 大语言模型的兴起 大语言模型的规模跃升与技术突破 大语言模型通过扩大参数规模（如GPT-3到GPT-4）和上下文窗口，显著提升了语义理解和多任务能力。 03 新知讲解 1 大语言模型的兴起 文本生成： 根据给定的主题生成高质量的文章、古诗、诗歌和技术文档。 03 新知讲解 1 大语言模型的兴起 翻译： 在多个语言之间进行高质量的翻译，提供合理的翻译结果。 03 新知讲解 1 大语言模型的兴起 对话系统： 在对话人物中表现出色，能够和人进行自然流畅的对话。广泛应用于智能客服和智能聊天机器人，提升用户体验和服务效率。 03 新知讲解 1 大语言模型的兴起 编程辅助 ： GPT-4 以后，大语言模型拥有了生成和理解代码的能力，可以生成代码、调试错误，通过集成IDE(集成开发环境)提供代码建议、自动补全和文档生成等功能。 03 新知讲解 1 大语言模型的兴起 医疗和法律： 在医疗领域，GPT模型可以帮助医生生成诊断报告和治疗建议。在法律领域，它可以协助律师撰写法律文件和合同，提供法律咨询。 03 新知讲解 1 大语言模型的兴起 ”涌现“现象 是指当模型规模到达一定程度后，就好像忽然“开窍”了一样，学会了融会贯通，可以生成训练数据中不存在的思路和方案，甚至产生推理能力。 03 新知讲解 2 视觉大模型 1、Transformer在图像生成中的创新应用 OpenAI的DALL-E1首次将Transformer的长序列建模能力应用于图像生成，通过像素序列建模（类似文本词序列）实现图像合成。 03 新知讲解 2 视觉大模型 2、扩散模型与文本引导的突破 DALL-E2升级为扩散模型技术，通过建模对图像的破坏过程可以学习到对图片进行去噪的反向过程。通过反向过程可以从纯噪音开始一步步生成清晰的图片。 03 新知讲解 2 视觉大模型 ALL-E2生成的“七彩咖啡”图片展现了色彩斑斓的咖啡杯，充满梦幻艺 ... ...
