内容正文:
第三单元 智能的数字菜谱
第一节 初识语言大模型
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项目主题
智能的数字菜谱
项目背景
语言大模型是人工智能领域的一种前沿技术。这些模型能够处理复杂的任务,并且在多个领域展现出卓越的性能,人们已经尝试使用大模型来完成文本写作、图片设计、视频故事创作等工作。那么什么是大模型,它是如何理解人类需求并给出适当反馈的?我们该如何与大模型合作,利用大模型方便生活、辅助学习、造福社会?
项目目标
在本单元中,我们将围绕“智能的数字菜谱”项目学习,知道什么是大模型,了解使用大模型的技巧,体验安装本地大模型,建立个人知识库。畅想大模型的各种应用场景,认识到技术进步在带来便利的同时也会带来新的问题,能根据情景需求合理选择人工智能工具,学习与人工智能工具协同工作。
学习过程
·了解什么是大模型
·掌握大模型使用的基本技巧
·安装本地大模型
确定主题
·用本地大模型建立智能莱谱资源库
·与资源库进行交互
·尝试利用“智能”生成“创新菜”
编辑页面
·畅想大模型的各种应用场景
·了解人工智能带来的伦理与安全挑战
交流发布
教学目标:
1、了解什么是语言大模型。
2、掌握与语言大模型交互的基本技巧。
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导入
观看下面两则视频,思考运用到了什么技术?
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自主探索
任务一:什么是人工智能?
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。人工智能是智能学科重要的组成部分,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能是十分广泛的科学,包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习,计算机视觉等。
简单说:AI就像一台会学习的“机器大脑”。比如你家的扫地机器人能自己绕开障碍物,手机里的语音助手能回答你的问题,这些都是AI!
生活例子:你教小狗握手,它学会了;AI就像“电子小狗”,人教它知识后,它也能帮忙做事(比如写作文、画图)。
但AI没有感情,它只是根据学过的内容“猜答案”。
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任务二:什么是人工智能大模型?
人工智能大模型(简称“大模型”)是指由人工神经网络构建的一类具有大量参数的人工智能模型。人工智能大模型的主要类别包括:大语言模型、视觉大模型、多模态大模型以及基础科学大模型等。大模型在多个领域得到广泛应用,包括搜索引擎、智能体、相关垂直产业及基础科学等领域,推动了各行业的智能化发展。
简单说:大模型是AI中的“超级学霸”,它读过海量的书(比如整个图书馆),所以知识特别广,能和你聊天、写故事、解数学题。
生活例子:普通AI像“偏科生”,只会做一件事(比如下棋);大模型像“全能学霸”,语文、数学、科学样样都懂,因为它“啃”过无数书本和网页!
任务三:什么是语言大模型?
语言大模型是人工智能技术的组成部分,专注于处理和理解自然语言。
一、了解语言大模型
1、什么是语言大模型
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语言大模型(Large Language Model,简称LLM)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型,使得该模型可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。它是人工智能领域中自然语言处理的一个重要分支。它是具有海量参数、利用深度学习技术训练出来的语言模型。
语言大模型是人工智能技术的一个组成部分。人工智能是一个广泛的领域,包括机器学习、计算机视觉、机器人技术等多个子领域,而语言大模型专注于处理和理解自然语言。
猜猜左边这段话是不是用语言大模型生成的?
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实际上,语言模型无处不在。在语言大模型出现前,我们每天都在接触和使用语言模型。
当我们在搜索引擎输入内容时,往往会触发补全建议。
当我们使用软件翻译不同语言时,得到的结果能符合对应语言的语序、时态、语法等,这些便捷工具的背后都有语言模型算法的功劳。
搜索引擎自动补全建议
在线翻译
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任务四(实践活动):与上面的例子相比,语言大模型在规模、性能和应用上都更为先进和复杂。请同学们查查当前有哪些对公众开放的语言大模型?并填写下表:
1.对公众免费开放的语言大模型主要有: 。
2.你选择使用 。
3.让它进行自我介绍,它的回答是 。
需要注册账号的:Deepseek、豆包、文心一言(百度)、通义千问(阿里)、讯飞星火等;
不需要注册账号的:超算互联网、秘塔、Raphael AI(生图)
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2、语言大模型的的特点
语言大模型的“大”主要指大数据、大参数、大算力。
(1)大数据:训练文本巨大
语言大模型首先需要数量巨大的文本素材进行机器学习。通过学习大量文本,语言大模型能更好地理解单词与上下文的关系,从而准确地预测文本下文。
(2)大参数:语言大模型数据中的参数量巨大
参数的数量不同,模型的能力也就有差异。
(3)大算力:语言大模型训练和运行时,需要投入巨大的算力
训练语言大模型,需要巨大的算力支持。算力指用来训练模型所需的计算能力和资源。
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任务五(思考活动):我们个人使用的电子设备也具备一定的算力,请选择两个设备查看参数,比较它们的运算能力。
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二、使用语言大模型
高效点拨2
为了得到更准确的回复,与语言大模型交互需要掌握一些方法。
尝试就同一问题,以三种不同的描述形式向语言大模型提问,观察生成结果的异同,将你的评价填写到下表中。
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一些问题需要特定的知识背景,而这类知识模型可能并没有在预训练中习得,可以尝试先将相关的信息输入模型,然后再提出问题。
直接向语言大模型提出与美食有关的问题,答案会比较模糊。我们可以将关于美食的书籍、论文等,提供给语言大模型,它将首先阅读分析这些数据,然后我们再提问,返回的答案就会更翔实可信。
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为语言大模型提供“学习资料”的步骤如下图所示:
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高效点拨3
三、与语言大模型互动的技巧——角色定义
与语言大模型交互时,“角色定义”包含两个方面:
1.让模型扮演某个角色;
2.明确提问者的身份角色。
角色定义,可让大模型的回答更加精准。
任务三:让AI设计一份健康餐菜单。
(1)用户提问方式:要求。
如:请设计一份健康餐菜单
AI的回答:
早餐:杂酱面,加入花生碎或加入一枚煎鸡蛋。
午餐:回锅肉、酸菜粉丝汤,大米饭。
晚餐:麻婆豆腐、骨头汤、清炒时蔬,小米粥。
饮品:一杯花茶或者一杯绿茶。
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(2)用户提问方式:模型身份+要求
如:你是一名经验丰富的营养学专家,请为我设计一份健康餐菜单,具体到食材用量。
AI的回答:
根据成年人的营养需求,以下是一份健康餐菜单示例,包括了每餐的食物种类和推荐摄入量(以克为单位),并解释主要营养成分的来源。
早餐:杂酱面或者抄手100克,补充人体必需的复合碳水化合物以及膳食纤维。
午餐:宫保鸡丁(注意减少油脂的使用),补充低脂蛋白质;清炒时蔬(如菠菜),补充维生素和膳食纤维。
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(3)用户提问方式:双方身份+场景+要求
如:你是一名经验丰富的营养学专家,我是一名 14 岁的中学生,男孩子,身高 162 厘米,60 公斤,我跑1000米要花8分钟,请为我设计一份健康餐菜单。
AI的回答:
你好!作为一名中学生,你正处于生长发育的关键时期,合理的饮食对于你的身体发育和运动表现都非常重要。以下是为你设计的一周健康餐菜单,旨在提供均衡的营养,支持你的日常活动和运动需求
周一
早餐:小米粥100克,煮鸡蛋1个(约50克)或者豆浆1杯(约100克),新鲜苹果1个(约150 克)
运动建议:你提到跑1000米需要8分钟这可能意味着你需要提高耐力和速度。建议每周至少进行3次有氧运动,如跑步、游泳或骑自行车,每次30分钟以上……如果可能的话,咨询当地的营养师或医生以获得更个性化的建议。
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小结1:发出指令时,如果采用“身份+场景+要求”的形式,让语言大模型建立一个自己的身份,同时明确使用者的身份,再详细提出要求,就能够得到针对个体特征的有效建议。
任务三(实践活动):选择几个你感兴趣的问题,例如社团竞选宣言,运动会组织章程等。思考一下,为了让语言大模型专业准确地给出回复,应该如何设计构建身份、场景、要求,并在语言大模型中测试交互。
小结2:语言大模型还有好多小技巧,比如及时反馈就很重要。你对生成的内容满不满意,告诉它一声,它就能根据你的反馈去调整自己,以后回答类似问题时就表现得更好。
小结3:现在语言大模型在不停地变聪明,跟它聊天,过段时间老方法可能就不管用了。为避免这种现象,可以经常直接问大模型:“嘿,你现在有没有好用的新方法?”
近年来,我国颁布了《算力基础设施高质量发展行动计划》(关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》等文件,加速构建智能、绿色、安全的数字信息基础设施,以促进经济社会信息流通。
“东数西算”工程中,“数”代表数据,“算”则指代算力。该工程的目标是改善我国数据中心的地理布局,将东部地区因资源紧张、电力成本高昂而难以满足的非实时算力需求,转移到电力成本较低的西部地区进行存储和计算处理。
“东数西算”工程将提高我国算力资源的利用效率,深化普及绿色发展理念,并推动东西部地区在数字经济领域的共同进步与合作。
“东数西算”工程
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