浙江大學《大模型應用及原理》課程簡介

在人工智能蓬勃發(fā)展的時代浪潮下，大模型作為其中的關(guān)鍵技術(shù)，正深刻改變著各個領(lǐng)域的發(fā)展格局。浙江大學開設(shè)的《大模型應用及原理》課程，旨在為學生深入剖析大模型的奧秘，助力學生掌握其核心原理與多元應用，培養(yǎng)適應時代需求的創(chuàng)新型人才。

一、課程目標

本課程的首要目標是讓學生全面理解大模型的基本概念與發(fā)展脈絡(luò)。學生將深入探究大模型從基礎(chǔ)理論奠基到如今廣泛應用的演進歷程，明晰其在人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵地位與作用。通過系統(tǒng)學習，學生能夠精準掌握大模型的核心技術(shù)原理，包括但不限于深度學習架構(gòu)、參數(shù)訓練優(yōu)化方法、數(shù)據(jù)處理機制等，為后續(xù)應用實踐筑牢理論根基。更為重要的是，課程致力于培養(yǎng)學生運用大模型解決實際問題的能力，引導學生將大模型技術(shù)與自身專業(yè)領(lǐng)域相結(jié)合，無論是在科研創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級，還是社會服務等方面，都能發(fā)揮大模型的優(yōu)勢，實現(xiàn)跨學科的創(chuàng)新應用。同時，課程注重培養(yǎng)學生的批判性思維與創(chuàng)新意識，鼓勵學生在學習過程中對現(xiàn)有大模型技術(shù)進行反思與改進，激發(fā)學生探索未知領(lǐng)域的熱情，為推動大模型技術(shù)的持續(xù)發(fā)展貢獻智慧。

二、課程內(nèi)容架構(gòu)

（一）大模型基礎(chǔ)理論模塊

課程開篇，著重介紹大模型的基礎(chǔ)理論知識。詳細講解深度學習的基本概念與原理，涵蓋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、神經(jīng)元模型、激活函數(shù)等內(nèi)容，讓學生理解深度學習如何模擬人類大腦的學習過程，為大模型的構(gòu)建提供基礎(chǔ)支撐。深入剖析大模型的架構(gòu)設(shè)計，如 Transformer 架構(gòu)及其變體，闡釋其在處理序列數(shù)據(jù)、捕捉長距離依賴關(guān)系等方面的獨特優(yōu)勢。在這一模塊中，學生將學習到 Transformer 架構(gòu)中的多頭注意力機制、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵組件的工作原理，明白其如何協(xié)同工作實現(xiàn)高效的信息處理與特征提取。同時，對大模型的訓練機制進行深入探討，包括數(shù)據(jù)預處理、模型訓練算法、超參數(shù)調(diào)整等環(huán)節(jié)。通過實際案例分析，讓學生了解如何構(gòu)建高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)集，選擇合適的訓練算法（如隨機梯度下降及其變種）來優(yōu)化模型參數(shù)，以及如何通過調(diào)整超參數(shù)提升模型性能。

（二）大模型應用領(lǐng)域剖析模塊

此模塊聚焦于大模型在不同領(lǐng)域的實際應用。在自然語言處理領(lǐng)域，深入講解大語言模型（LLM）的應用場景，如文本生成、機器翻譯、智能問答系統(tǒng)等。以 GPT 系列、文心一言等知名大語言模型為例，分析其在文本生成任務中的表現(xiàn)，包括生成文本的質(zhì)量評估指標、如何控制生成文本的風格與內(nèi)容等。在機器翻譯方面，探討大模型如何利用大量平行語料庫進行訓練，實現(xiàn)不同語言之間的高效準確翻譯。在智能問答系統(tǒng)中，研究大模型如何理解用戶問題的語義，并從海量知識中提取準確答案。在計算機視覺領(lǐng)域，介紹大模型在圖像識別、目標檢測、圖像生成等方面的應用。例如，在圖像識別任務中，大模型如何通過學習大量圖像數(shù)據(jù)的特征，實現(xiàn)對不同物體類別的準確分類；在目標檢測中，如何定位圖像中感興趣的目標物體，并確定其類別與位置信息；在圖像生成方面，如 DALL - E 等模型如何根據(jù)文本描述生成逼真的圖像。此外，課程還將拓展到大模型在醫(yī)療、金融、教育等領(lǐng)域的應用。在醫(yī)療領(lǐng)域，大模型可輔助疾病診斷、醫(yī)療影像分析、藥物研發(fā)等；在金融領(lǐng)域，可用于風險評估、智能投顧、欺詐檢測等；在教育領(lǐng)域，可實現(xiàn)個性化學習輔導、智能作業(yè)批改等。通過對這些應用案例的深入分析，讓學生了解大模型在不同領(lǐng)域的應用價值與挑戰(zhàn)，拓寬學生的應用視野。

（三）大模型實踐操作模塊

實踐操作是本課程的重要環(huán)節(jié)。課程配備專業(yè)的實驗室與計算資源，讓學生親身體驗大模型的訓練與應用過程。在實踐中，學生將首先學習如何使用開源的大模型框架，如 PyTorch、TensorFlow 等，搭建簡單的深度學習模型。通過實際編程操作，掌握模型的搭建、訓練與測試流程，熟悉數(shù)據(jù)加載、模型優(yōu)化、結(jié)果評估等關(guān)鍵步驟。在此基礎(chǔ)上，引導學生利用公開的數(shù)據(jù)集對模型進行微調(diào)，以適應特定的任務需求。例如，學生可以選擇一個預訓練的圖像分類模型，在自己構(gòu)建的特定圖像數(shù)據(jù)集上進行微調(diào)，提高模型對該類圖像的識別準確率。同時，鼓勵學生嘗試進行一些創(chuàng)新性的實踐項目，如基于大模型開發(fā)一個智能應用系統(tǒng)。學生可以結(jié)合自己的專業(yè)興趣與實際需求，確定項目主題，如開發(fā)一個面向醫(yī)學影像診斷的智能輔助系統(tǒng)，或者一個基于自然語言處理的智能教育輔導平臺等。在項目實施過程中，學生將綜合運用所學的大模型知識與技術(shù)，解決實際問題，提升實踐能力與創(chuàng)新能力。

三、教學特色

浙江大學該課程的教學團隊由一批在人工智能領(lǐng)域造詣深厚的專家學者組成，他們不僅在大模型的理論研究方面成果豐碩，還擁有豐富的實踐經(jīng)驗，能夠為學生提供專業(yè)且前沿的教學指導。在教學方法上，采用理論講解與實踐操作相結(jié)合的方式。理論課堂上，教師運用生動形象的案例與通俗易懂的語言，將復雜的大模型原理深入淺出地講解清楚，激發(fā)學生的學習興趣。實踐教學環(huán)節(jié)，教師為學生提供詳細的操作指導與個性化的問題解答，確保學生能夠順利完成實踐任務，將理論知識轉(zhuǎn)化為實際技能。同時，課程還引入項目式學習與小組協(xié)作學習模式。學生以小組形式完成實踐項目，在項目實施過程中，小組成員分工協(xié)作，共同探討問題解決方案，培養(yǎng)學生的團隊協(xié)作能力與溝通能力。此外，邀請行業(yè)內(nèi)的資深專家走進課堂，分享大模型在實際產(chǎn)業(yè)應用中的最新案例與經(jīng)驗，讓學生了解行業(yè)發(fā)展動態(tài)，增強學生的職業(yè)素養(yǎng)與行業(yè)洞察力。