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课件网) 项目二 大模型赋能文本处理 目录 CONTENTS 01 项目导读 02 学习目标 03 使用deepseek撰写精彩文案 04 使用讯飞星火实现高效创作 05 使用Kimi 解读专业文件 项目导读 01 项目导读 项目背景与目标 阐述信息时代文本处理的重要性，提出大模型在提升处理效率和挖掘价值中的关键作用。 大模型在文本处理中的应用 详细说明大模型如何利用AI技术优化文本处理，实现高效精准的信息交流与知识传播。 学习目标 02 单击此处添加标题内容 项目二的学习目标如表2-1所示。 任务一 使用deepseek撰写精彩文案 03 任务场景 大语言模型应用探索 李华将体验使用，通过其强大的语言处理能力，进行文本生成，以理解其工作原理和应用潜力。 智能技术与人类沟通 大语言模型作为桥梁，连接人与计算机，展示其在数字化时代中的革新力量和沟通价值。 任务准备 小组任务分工 每组3-5人，选出组长，组员各自负责查找大语言模型的应用场景资料。 资料收集 组长组织，组员分别查找3个不同的大语言模型应用场景。 信息整合 对收集到的资料进行整理，列出4个常见的大语言模型。 小组讨论 开展讨论，分析每个应用场景的特性，并对比不同大语言模型的优势。 任务实施 发言稿主题阐述 围绕“我的母校”，讲述个人成长经历，表达对母校的感激和怀念之情。 发言稿内容优点 情感真挚，共鸣深远，体现母校影响力；结构清晰，条理分明，助力听众理解。 发言稿要素提炼 包含学习经历、重要人物、母校特色，以及这些如何影响个人发展。 发言稿内容缺点 内容可能宽泛无实例，缺乏对母校未来发展的期待或建议，主题表达略显单一。 任 务 评 价 请各组选出一名代表展示任务实施的成果，并配合老师完成任务评价，将评价结果填 入表2- 2中。 知识链接：大语言模型的定义与作用 大语言模型的定义 大语言模型（Large Language Model, LLM）是一类具有大量参数的深度学习模型，它通过在大规模文本数据上进行训练，获得了理解和生成自然语言的能力。 大语言模型的训练过程 大语言模型的训练过程涉及在大规模文本数据集上进行预训练，通过这种方式模型能够学习语言的复杂模式和结构。 大语言模型的泛化能力 由于在大量多样化的文本数据上训练，大语言模型具备了良好的泛化能力，可以在未见过的数据上进行有效的理解和生成。 自然语言处理的核心任务 自然语言处理（NLP）的核心任务包括自然语言理解（让计算机理解人类的语言和文本信息）和自然语言生成（让计算机根据各种输入信息自动生成人类能理解的自然语言文本）。 大语言模型的通用建模能力 大语言模型由于其大量参数和在大规模数据上的训练，具备了强大的通用建模能力，使其能够处理各种不同的自然语言处理任务。 大语言模型在文本生成中的应用 大语言模型在文本生成中的应用非常广泛，例如自动撰写文章、回答问题、编写代码、创作诗歌等，极大地扩展了自然语言处理的应用范围。 大语言模型的工作流程 数据集准备 从多源获取数据，如网页、书籍、代码和对话，作为训练基础。 模型训练 构建文本生成模型，使用预处理数据进行训练，学习数据模式。 数据预处理 处理数据，去除噪声，标准化文本并进行词法分析，转化为数字形式。 生成内容评估 专业人员评估模型生成的文本质量，识别优势与不足，指导模型优化。 大语言模型的优缺点 大语言模型优点 具备强大语言处理能力，如问答、翻译和文本摘要，能理解和生成复杂语句。 大语言模型泛化能力 能从大量数据中学习语言规律，对新数据有较好处理能力，表现出较强泛化性能。 创造性表现 能模拟人类思维，生成创新性文本内容，为用户提供独特观点，展现创造性优势。 大语言模型的优缺点 持续学习潜力 随着技术进步， ... ...
