资源简介

(共20张PPT)
第三单元　智能的数字菜谱
项目主题
智能的数字菜谱
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？
项目背景
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。
第二单元　有趣的数字菜谱
学习过程
项目准备
项目实践
项目拓展
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。
用本地大模型建立智能菜谱资源库
与资源库进行交互，尝试利用 “智能” 生成 “创新菜”
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
第一节 初识语言大模型
第三单元　智能的数字菜谱
学习目标
1
了解什么是语言大模型。
学习目标
掌握与语言大模型交互的基本技巧。
2
课堂导入
问题情境
要得到 “智能的数字菜谱”，可以使用人工智能。本单元我们就用人工智能中的 “语言大模型”，来让数字菜谱更智能。
博士爷爷，前两个单元我们建立了 “数字菜谱资源库”。有没有什么办法让电脑根据资源库生成 “全新” 的创新菜？
学习内容
一 了解语言大模型
二 实现更丰富的查询
学习内容
三 用Markdown标记语言记录数据属性
语言大模型（Large Language Model，简称 LLM）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。
一、了解语言大模型
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。
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，如搜索引擎自动补全建议、软件翻译等。
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：
对公众免费开放的语言大模型主要有：
你选择使用
让它进行自我介绍，它的回答是
实践活动一
语言大模型的 “大” 主要指大数据、大参数、大算力。
了解语言大模型
>>>>大数据：训练文本巨大
语言大模型需要数量巨大的文本素材进行机器学习，以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。
语言大模型学习的文本素材包括书籍、论文、新闻等，具有通识性。
语言大模型的 “大” 主要指大数据、大参数、大算力。
了解语言大模型
>>>>大参数：语言大模型数据中的参数量巨大
参数数量不同，模型能力有差异，现在语言大模型的参数已达万亿级别。
我们做一道菜，若仅有三个参数：“番茄”“食用油”“小火”，菜肴可能很普通.
当参数更多时，如：“番茄”“鸡蛋”“盐”“糖”“葱”“食用油”“中火”…… 菜肴会更美味。
参数越多，越可能做出有创新口味的菜肴。
语言大模型的 “大” 主要指大数据、大参数、大算力。
了解语言大模型
>>>>大算力：语言大模型训练和运行时，需要投入巨大的算力。
算力指用来训练模型所需的计算能力和资源。
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。
思考活动
设备1（游戏笔记本电脑） 设备2（普通智能手机）
CPU（中央处理器） Intel Core i7-12700H，14 核心 20 线程，基础频率 2.3GHz，睿频可达 4.7GHz 高通骁龙 8 Gen 1，1 颗 A78 3.0GHz 超大核 + 3 颗 A78 2.5GHz 大核 + 4 颗 A55 1.8GHz 小核
GPU（图形处理器） NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU，6GB 显存，192-bit 显存位宽 Adreno 660
内 存 16GB DDR4 3200MHz 8GB LPDDR5 6400Mbps
从数据来看，游戏笔记本电脑在运算能力上整体强于普通智能手机：
CPU 方面：笔记本的 Intel Core i7 - 12700H 核心数和线程数更多，基础频率和睿频也表现出色，处理多任务和复杂计算时更具优势。智能手机的高通骁龙 8 Gen 1 虽能满足日常应用和轻度游戏，但面对大型专业软件等复杂任务时，性能远不及笔记本 CPU。
GPU 方面：NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU 显存大、显存位宽高，专为图形处理和游戏等场景设计，在运行大型 3D 游戏、图形渲染等对图形性能要求高的任务时，远超智能手机的 Adreno 660 。
内存方面：游戏笔记本 16GB DDR4 3200MHz 的内存，比智能手机 8GB LPDDR5 6400Mbps 的内存容量更大，能同时运行更多程序，处理大数据时更流畅。
游戏笔记本电脑
普通智能手机
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。
二、使用语言大模型
提示词 生成结果 你对生成结果的评价
请生成从北京到成都的旅游攻略
请生成从北京到成都的7日游方案
请生成从北京到成都的7日游方案，需包括：交通、景点、住宿、美食、费用。
实践活动二：
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。
笼统
不满意
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。
二、使用语言大模型
提示词 生成结果 你对生成结果的评价
请生成从北京到成都的旅游攻略
请生成从北京到成都的7日游方案
请生成从北京到成都的7日游方案，需包括：交通、景点、住宿、美食、费用。
实践活动二：
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。
笼统
不满意
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。
二、使用语言大模型
提示词 生成结果 你对生成结果的评价
请生成从北京到成都的旅游攻略
请生成从北京到成都的7日游方案 相对较好 满意
请生成从北京到成都的7日游方案，需包括：交通、景点、住宿、美食、费用。
实践活动二：
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。
笼统
不满意
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。
二、使用语言大模型
“角色定义” 有两方面，一是让模型扮演角色，二是明确提问者身份角色，这样能让回答更精准。
三、与语言大模型互动的技巧——角色定义
要求：请设计一份健康餐菜单
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
模型身份+要求：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。
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。
……
“角色定义” 有两方面，一是让模型扮演角色，二是明确提问者身份角色，这样能让回答更精准。
三、与语言大模型互动的技巧——角色定义
双方身份+场景+要求：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。
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。
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。
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。
实践活动三
问题
你的身份
场景
要求
补充内容
语言大模型还有好多小技巧：
1、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。这些技巧得你自己多试、多总结，才能用得顺手。
2、比如：嘿，你现在有没有好用的新方法？
拓展阅读
“东数西算”工程
“东数西算” 工程，“数” 是数据，“算” 是算力。
该工程旨在改善我国数据中心地理布局，把东部因资源紧张、电力成本高而难满足的实时算力需求，转移到西部处理。
还能提高算力资源利用效率，深化绿色发展理念，推动东西部在数字经济领域共同进步与合作 。

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