内容正文:
课堂导入
问题情境
如果有一个‘离线版’智能助手,你知道如何搭建吗?你会用它做什么呢?”
“同学们使用过智能语音软件吗?如果断网了,它还能回答问题吗?”
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第 二节 应用语言大模型
第三单元 智能的数字菜谱
四川省义务教育信息科技课程 七年级下册
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学习目标
一 学会搭建本地语言大模型
二 能运用本地语言大模型
学习目标
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在自己的电脑上搭建一个语言大模型相当于拥有了个人版的智慧大脑。
一、搭建本地语言大模型
智慧大脑
不用依赖网络云计算服务,能快速响应用户需求
用户数据保留在本地,不会上传云端
提供更大的可定制性和灵活性
保护使用者的隐私与安全。
符合个人的需求与风格。
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和同学讨论以下场景,使用在线语言大模型与本地语言大模型,哪种更合适?将讨论结果填写到下表中。
思考活动一
场景 选择在线语言大模型的理由 选择本地语言大模型的理由
产品发布会上需要即时将语言翻译为多国语言,并同步显示在大屏幕上
作者想优化自己原创的电影剧本
科研人员想了解某领域最新的研究成果
在线语言大模型通常连接着庞大的云端数据库,能实时获取最新的翻译数据和语言资源,快速准确地完成多种语言的翻译,还可通过网络与大屏幕设备快速对接,实现同步显示 。
本地语言大模型在网络不稳定或无网络环境下也能工作,可提前将所需的多语言翻译模型和数据下载到本地,保密性强,不用担心数据在传输过程中泄露 。
在线语言大模型能实时获取海量的影视行业信息、剧情案例和观众喜好趋势等,为剧本优化提供丰富多样的创意和思路,还能方便地与其他创作者
交流协作 。
本地语言大模型可确保剧本内容的私密性,不被上传到云端,同时对于有特定风格偏好且已在本地训练好相关模型的作者,能更好地贴合其创作习惯进行优化 。
在线语言大模型能快速检索和整合全网的科研文献、学术动态等信息,及时提供最新的研究进展,还可方便与其他科研人员交流分享 。
本地语言大模型可在本地对科研人员已有的私密研究数据进行分析处理,避免数据外传,并且在网络受限的实验室环境中也能正常使用 。
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搭建本地语言大模型
第一步:安装ollama服务工具。
检查安装是否成功,命令提示符:ollama -v
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搭建本地语言大模型
第二步:使用ollama服务软件下载deepseek-r1语言大模型。
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搭建本地语言大模型
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搭建本地语言大模型
第三步:下载安装一个界面工具。
1:打开浏览器,拖拽webUI本地AI到浏览器中,单击添加按钮。
2:在浏览器的右上方找到webUI图标,单击设置。
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拓展阅读
语言大模型的参数
“0.5b”“1.5b” 等中 “b” 代表 “Billion”,说明不同标识对应的模型参数数量。指出参数越大模型能力越强,但对硬件算力要求也越高,训练和运行还耗费大量电力,促使研究者探索其他模型实现方式。
将模型参数数量与生物神经元数量对比,人脑、首个神经网络机器 SNARC、GPT - 4 的参数或神经元数量,表明 GPT - 4 参数已达人脑 1% 的水平 。
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安装好本地语言大模型后,可以进一步根据需要去建立自己的本地知识库。
将第二单元收集的 “数字菜谱资源” 及其他与美食相关的文件上传到本地大模型中,经过大模型的学习,一个 “智能美食知识库” 就设置成功了。
二、运行本地语言大模型
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知识库帮忙解答的问题:推荐四川的美食
运行本地语言大模型
创新菜:
我来向知识库提问 “请设计一道菜肴,具备四川菜的特色,食材为牛肉、豆腐、蔬菜,适合老年人和小朋友冬天吃。”
设计一道具有四川特色,适合老年人和冬季食用的菜品,可以尝试以下菜谱:【菜品名称】:四川牛肉蔬菜火锅
一、材料准备
牛肉片(500 克)
豆腐块(500 克,新鲜豆腐切)
新鲜蔬菜(如白菜、菠菜、胡萝卜等)
猪血豆腐(500 克)
二、烹饪步骤
将牛肉片用刀切成薄片,加入适量的盐、胡椒粉和生抽腌制 5 分钟。
在锅中放入适量的油烧热,加入豆腐块煎至金黄,捞出豆腐备用。
锅中放入切好的牛肉片,翻炒变色后加入之前煎好的豆腐和汁水,让牛肉煮至微微变色,保留肉汁浓稠。
将锅盖盖上,大火烧至沸腾,再转小火慢煮 20 分钟,期间不要打开锅盖,以确保牛肉煮出最佳的嫩度。
三、食谱特色
原料丰富,肉片鲜嫩,豆腐块香脆,蔬菜新鲜。
豆瓣酱的使用增加了一定的辣味和浓郁口感,增强了火锅的味道。
猪血豆腐的加入增添了菜肴的营养成分,适合老年人食用。
烹饪过程注重食材的新鲜度和调味品的质量。
四川老少皆宜的菜品,希望您制作出美味的四川牛肉蔬菜火锅!
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语言大模型不是万能的,我们要正确看待语言大模型,合理使用语言大模型。
三、合理使用人工智能工具
过度依赖语言大模型来解决问题,会减少自己独立思考问题的机会。
语言大模型提供的答案并不是永远正确的,如果盲目信任其生成的内容,可能会将谬误当成知识。
语言大模型可以帮助我们将创意细化,但不能替代我们提出创意。
在使用语言大模型时,我们不应该在未经他人授权的情况下,使用他人的智慧成果进行训练或生成内容。
创造力
不替代个人创造
不过度依赖
不盲目信任
维护知识产权
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你学会了什么?
四、课堂小结
搭建本地语言大模型
运行本地语言大模型
合理使用人工智能工具
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拓展阅读
2024年诺贝尔化学奖:
2024 年诺贝尔化学奖授予了三名科学家,以表彰他们在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的卓越贡献。人工智能模型 AlphaFold2 解决了科学界多年来难以确定蛋白质分子结构的难题,在该模型的帮助下,科学家们已预测出 2 亿多种蛋白质的结构,涵盖所有蛋白质分子中的 99%。
为表彰人工智能带来的这个重大进步,2024年诺贝尔化学奖授给了三名科学家。其中德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)、约翰·江珀(John Jumper)就是人工智能模型AlphaFold2的发明者。
这个奖项,是为了表彰他们在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的卓越贡献。
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