資源簡介

(共20張PPT)
第三單元　智能的數字菜譜
項目主題
智能的數字菜譜
語言大模型是人工智能領域的一種前沿技術。這些模型能夠處理復雜的任務，并且在多個領域展現出卓越的性能，人們已經嘗試使用大模型來完成文本寫作、圖片設計、視頻故事創作等工作。那么什么是大模型，它是如何理解人類需求并給出適當反饋的？我們該如何與大模型合作，利用大模型方便生活、輔助學習、造福社會？
項目背景
項目目標
在本單元中，我們將圍繞 “智能的數字菜譜” 項目學習，知道什么是大模型，了解使用大模型的技巧，體驗安裝本地大模型，建立個人知識庫。暢想大模型的各種應用場景，認識到技術進步在帶來便利的同時也會帶來新的問題，能根據情景需求合理選擇人工智能工具，學習與人工智能工具協同工作。
第二單元　有趣的數字菜譜
學習過程
項目準備
項目實踐
項目拓展
了解什么是大模型
掌握大模型使用的基本技巧
安裝本地大模型。
用本地大模型建立智能菜譜資源庫
與資源庫進行交互，嘗試利用 “智能” 生成 “創新菜”
暢想大模型的各種應用場景
了解人工智能帶來的倫理與安全挑戰
第一節 初識語言大模型
第三單元　智能的數字菜譜
學習目標
1
了解什么是語言大模型。
學習目標
掌握與語言大模型交互的基本技巧。
2
課堂導入
問題情境
要得到 “智能的數字菜譜”，可以使用人工智能。本單元我們就用人工智能中的 “語言大模型”，來讓數字菜譜更智能。
博士爺爺，前兩個單元我們建立了 “數字菜譜資源庫”。有沒有什么辦法讓電腦根據資源庫生成 “全新” 的創新菜？
學習內容
一 了解語言大模型
二 實現更豐富的查詢
學習內容
三 用Markdown標記語言記錄數據屬性
語言大模型（Large Language Model，簡稱 LLM）是人工智能領域中自然語言處理的一個重要分支。它是具有海量參數、利用深度學習技術訓練出來的語言模型。
一、了解語言大模型
語言大模型是人工智能技術的一個組成部分。人工智能是一個廣泛的領域，包括機器學習、計算機視覺、機器人技術等多個子領域，而語言大模型專注于處理和理解自然語言。
實際上，語言模型無處不在。在語言大模型出現前，我們每天都在接觸和使用語言模型，如搜索引擎自動補全建議、軟件翻譯等。
與上面的例子相比，語言大模型在規模、性能和應用上都更為先進和復雜。請同學們查查當前有哪些對公眾開放的語言大模型？并填寫下表：
對公眾免費開放的語言大模型主要有：
你選擇使用
讓它進行自我介紹，它的回答是
實踐活動一
語言大模型的 “大” 主要指大數據、大參數、大算力。
了解語言大模型
>>>>大數據：訓練文本巨大
語言大模型需要數量巨大的文本素材進行機器學習，以更好地理解單詞與上下文的關系，從而準確地預測文本下文。
語言大模型學習的文本素材包括書籍、論文、新聞等，具有通識性。
語言大模型的 “大” 主要指大數據、大參數、大算力。
了解語言大模型
>>>>大參數：語言大模型數據中的參數量巨大
參數數量不同，模型能力有差異，現在語言大模型的參數已達萬億級別。
我們做一道菜，若僅有三個參數：“番茄”“食用油”“小火”，菜肴可能很普通.
當參數更多時，如：“番茄”“雞蛋”“鹽”“糖”“蔥”“食用油”“中火”…… 菜肴會更美味。
參數越多，越可能做出有創新口味的菜肴。
語言大模型的 “大” 主要指大數據、大參數、大算力。
了解語言大模型
>>>>大算力：語言大模型訓練和運行時，需要投入巨大的算力。
算力指用來訓練模型所需的計算能力和資源。
我們個人使用的電子設備也具備一定的算力，請選擇兩個設備查看參數，比較它們的運算能力。
思考活動
設備1（游戲筆記本電腦） 設備2（普通智能手機）
CPU（中央處理器） Intel Core i7-12700H，14 核心 20 線程，基礎頻率 2.3GHz，睿頻可達 4.7GHz 高通驍龍 8 Gen 1，1 顆 A78 3.0GHz 超大核 + 3 顆 A78 2.5GHz 大核 + 4 顆 A55 1.8GHz 小核
GPU（圖形處理器） NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU，6GB 顯存，192-bit 顯存位寬 Adreno 660
內 存 16GB DDR4 3200MHz 8GB LPDDR5 6400Mbps
從數據來看，游戲筆記本電腦在運算能力上整體強于普通智能手機：
CPU 方面：筆記本的 Intel Core i7 - 12700H 核心數和線程數更多，基礎頻率和睿頻也表現出色，處理多任務和復雜計算時更具優勢。智能手機的高通驍龍 8 Gen 1 雖能滿足日常應用和輕度游戲，但面對大型專業軟件等復雜任務時，性能遠不及筆記本 CPU。
GPU 方面：NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU 顯存大、顯存位寬高，專為圖形處理和游戲等場景設計，在運行大型 3D 游戲、圖形渲染等對圖形性能要求高的任務時，遠超智能手機的 Adreno 660 。
內存方面：游戲筆記本 16GB DDR4 3200MHz 的內存，比智能手機 8GB LPDDR5 6400Mbps 的內存容量更大，能同時運行更多程序，處理大數據時更流暢。
游戲筆記本電腦
普通智能手機
為了得到更準確的回復，與語言大模型交互需要掌握一些方法。
二、使用語言大模型
提示詞 生成結果 你對生成結果的評價
請生成從北京到成都的旅游攻略
請生成從北京到成都的7日游方案
請生成從北京到成都的7日游方案，需包括：交通、景點、住宿、美食、費用。
實踐活動二：
嘗試就同一問題，以三種不同的描述形式向語言大模型提問，觀察生成結果的異同，將你的評價填寫到下表中。
籠統
不滿意
為了得到更準確的回復，與語言大模型交互需要掌握一些方法。
二、使用語言大模型
提示詞 生成結果 你對生成結果的評價
請生成從北京到成都的旅游攻略
請生成從北京到成都的7日游方案
請生成從北京到成都的7日游方案，需包括：交通、景點、住宿、美食、費用。
實踐活動二：
嘗試就同一問題，以三種不同的描述形式向語言大模型提問，觀察生成結果的異同，將你的評價填寫到下表中。
籠統
不滿意
為了得到更準確的回復，與語言大模型交互需要掌握一些方法。
二、使用語言大模型
提示詞 生成結果 你對生成結果的評價
請生成從北京到成都的旅游攻略
請生成從北京到成都的7日游方案 相對較好 滿意
請生成從北京到成都的7日游方案，需包括：交通、景點、住宿、美食、費用。
實踐活動二：
嘗試就同一問題，以三種不同的描述形式向語言大模型提問，觀察生成結果的異同，將你的評價填寫到下表中。
籠統
不滿意
直接向語言大模型提出與美食有關的問題，答案會比較模糊。
我們可以將關于美食的書籍、論文等，提供給語言大模型，它將首先閱讀分析這些數據，然后我們再提問，返回的答案就會更翔實可信。
二、使用語言大模型
“角色定義” 有兩方面，一是讓模型扮演角色，二是明確提問者身份角色，這樣能讓回答更精準。
三、與語言大模型互動的技巧——角色定義
要求：請設計一份健康餐菜單
早餐：雜醬面，加入花生碎或加入一枚煎雞蛋
午餐：回鍋肉、酸菜粉絲湯，大米飯
晚餐：麻婆豆腐、骨頭湯、清炒時蔬，小米粥
飲品：一杯花茶或者一杯綠茶
模型身份+要求：你是一名經驗豐富的營養學專家，請為我設計一份健康餐菜單，具體到食材用量。
根據成年人的營養需求，以下是一份健康餐菜單示例，包括了每餐的食物種類和推薦攝入量（以克為單位），并解釋主要營養成分的來源。
早餐：雜醬面或者抄手 100 克，補充人體必需的復合碳水化合物以及膳食纖維。
……
午餐：宮保雞丁（注意減少油脂的使用），補充低脂蛋白質；清炒時蔬（如菠菜），補充維生素和膳食纖維。
……
“角色定義” 有兩方面，一是讓模型扮演角色，二是明確提問者身份角色，這樣能讓回答更精準。
三、與語言大模型互動的技巧——角色定義
雙方身份+場景+要求：你是一名經驗豐富的營養學專家，我是一名 14 歲的中學生，男孩子，身高 162 厘米，60 公斤，我跑 1000 米要花 8 分鐘，請為我設計一份健康餐菜單。
你好！作為一名中學生，你正處于生長發育的關鍵時期，合理的飲食對于你的身體發育和運動表現都非常重要。以下是為你設計的一周健康餐菜單，旨在提供均衡的營養，支持你的日常活動和運動需求。
周一
早餐：小米粥 100 克，煮雞蛋 1 個（約 50 克）或者豆漿 1 杯（約 100 克），新鮮蘋果 1 個（約 150 克）
……
運動建議：你提到跑 1000 米需要 8 分鐘，這可能意味著你需要提高耐力和速度。建議每周至少進行 3 次有氧運動，如跑步、游泳或騎自行車，每次 30 分鐘以上…… 如果可能的話，咨詢當地的營養師或醫生以獲得更個性化的建議。
發出指令時，如果采用 “身份 + 場景 + 要求” 的形式，讓語言大模型建立一個自己的身份，同時明確使用者的身份，再詳細提出要求，就能夠得到針對個體特征的有效建議。
選擇幾個你感興趣的問題，例如社團競選宣言，運動會組織章程等。思考一下，為了讓語言大模型專業準確地給出回復，應該如何設計構建身份、場景、要求，并在語言大模型中測試交互。
實踐活動三
問題
你的身份
場景
要求
補充內容
語言大模型還有好多小技巧：
1、比如及時反饋就很重要。你對生成的內容滿不滿意，告訴它一聲，它就能根據你的反饋去調整自己，以后回答類似問題時就表現得更好。這些技巧得你自己多試、多總結，才能用得順手。
2、比如：嘿，你現在有沒有好用的新方法？
拓展閱讀
“東數西算”工程
“東數西算” 工程，“數” 是數據，“算” 是算力。
該工程旨在改善我國數據中心地理布局，把東部因資源緊張、電力成本高而難滿足的實時算力需求，轉移到西部處理。
還能提高算力資源利用效率，深化綠色發展理念，推動東西部在數字經濟領域共同進步與合作 。

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