
这份PPT由厦门大学大数据教学团队编撰,旨在普及大模型的基本概念、技术细节及其广泛应用。报告首先介绍了大模型的核心概念,详细阐述了大模型的技术特点,包括预训练与微调的范式、多任务学习能力以及对强大计算资源的需求。通过预训练学习通用模式,再针对特定任务进行微调,大模型能够同时处理多种任务,如机器翻译、文本摘要等。报告还展示了大模型在多个领域的应用,包括自然语言处理、多模态学习和科学研究。例如,在自然语言处理领域,大模型可用于智能对话、文本生成和机器翻译;在多模态学习中,可用于图像生成、视频生成和医学影像分析;在科学研究中,可用于蛋白质折叠预测和化学反应模拟。此外,报告通过具体案例展示了AIGC技术在文本、图像、语音和视频生成中的应用,如使用DeepSeek生成诗歌、使用DALL-E生成图像。报告还讨论了本地化部署的优势,如提升数据安全性、响应速度和定制化程度,以郑州大学的实践为例,展示了本地化部署如何实现教学和科研的智能化。最后,报告指出大模型面临的未来挑战,包括高计算资源需求和模型幻觉问题,但也强调了其在推动人工智能发展中的重要作用。文章源自电脑天空-https://www.dntk.top/7186.html

厦门大学大数据教学团队制作的这份PPT聚焦于DeepSeek大模型在高校教学和科研中的应用实践。报告首先回顾了人工智能的发展历程,从图灵测试的提出到人工智能的诞生,再到其经历的多个发展阶段,为读者勾勒出人工智能的演变脉络。接着,报告深入剖析了大模型的概念,指出其基于深度学习技术,具备海量参数、强大的学习能力和泛化能力,能够处理多种类型的数据。以DeepSeek为例,报告详细介绍了其在高校中的本地化部署,包括玉林高级中学和郑州大学的实践案例,展示了如何通过本地化部署提升教学效率、保护数据隐私,并为师生提供个性化学习体验。此外,报告还探讨了DeepSeek在科研中的应用,如文献检索、数据分析、论文撰写辅助等,显著提升了科研效率。报告还涉及了AIGC技术在文本、图像、语音和视频生成中的应用,以及基于大模型的智能体如何实现自动化任务处理,为高校的智慧教育提供了全新的解决方案。文章源自电脑天空-https://www.dntk.top/7186.html
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