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厦门大学大数据教学团队精心制作了一份全面的《大模型概念、技术与应用实践》PPT教程资料，本文提供该《大模型概念、技术与应用实践》PPT文件百度网盘免费下载。接下来，咱就一起详细唠唠。
一、厦门大学大数据教学团队有多牛？
这个团队在国内高校大数据教学领域可是相当有分量！团队核心是林子雨副教授，成员都很年轻，平均年龄46岁以下，而且教学型、科研型和实验工程师都有，结构搭配特别合理。
自2013年起，他们就一头扎进大数据教学领域，一干就是11年。这些年，团队取得的成果那叫一个亮眼！林子雨副教授以第一作者的身份编著出版了15本大数据系列教材，国内1000多所高校都在用。他还拿了好多教学成果奖，入选不少国家级教学项目，获得“教育部国家智慧教育公共服务平台应用典型案例”等荣誉。他的个人主页上还有超多教学资源，感兴趣的朋友可以去逛逛。
团队编写的《数字素养通识教程——大数据与人工智能时代的计算机通识教育》，是专门为大一新生打造的。这本教材旨在重塑大学计算机公共课的知识体系，培养学生的计算思维、数据思维和AI思维。教材官网配套了讲义PPT、MOOC视频、案例视频、上机实验、教学大纲等丰富资源，老师和学生用起来都超方便。
二、大模型到底是什么？
（一）人工智能发展历程回顾
在聊大模型之前，先简单回顾下人工智能的发展历程。1950年图灵测试的提出，算是人工智能发展的一个起点。到了1956年，达特茅斯会议的召开，标志着人工智能正式成为一门学科。从那以后，人工智能经历了萌芽期（1950 – 2005）、沉淀期（2006 – 2019），再到如今的爆发期（2020 – 至今）。技术也在不断进步，从早期的CNN，到Transformer架构，再到GPT系列和多模态大模型的出现，每一次变革都推动着自然语言处理、计算机视觉等领域向前发展。
（二）大模型的概念、特点和分类
大模型是基于深度学习技术的超大规模人工智能模型，它就像一个知识渊博的“超级大脑”。说它“大”，主要体现在参数数量多得惊人、训练数据海量，计算的时候也需要超强大的计算资源。像GPT – 3的参数规模达到1750亿，GPT – 4更是超过1.8万亿，阿里的M6模型参数量高达10万亿。
大模型的发展也经历了几个阶段，和人工智能发展阶段有重合。早期萌芽期以CNN为代表；沉淀期出现了Transformer架构；到了爆发期，像GPT系列这样的预训练大模型开始大放异彩。
大模型属于人工智能里预训练模型的一种，它通过大量数据训练，拥有强大的语言生成、逻辑推理和多模态处理能力，是推动AI技术进步的关键力量。
按照应用领域，大模型可以分成L0、L1、L2三个层级，覆盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别等好多领域。具体来说，又可以细分为语言大模型、视觉大模型和多模态大模型。语言大模型主要处理文本数据，学习自然语言的各种规则，像GPT系列、Bard、DeepSeek、文心一言等都是这类的代表；视觉大模型用于图像处理和分析，比如图像分类、目标检测这些任务，VIT系列、文心UFO、华为盘古CV等是典型产品；多模态大模型则能处理文本、图像、音频等多种类型的数据，综合理解和分析多模态信息，DingoDB多模向量数据库、DALL – E、悟空画画等都属于这一类。
（三）大模型原理和特点
大模型的“智慧”来源于Transformer架构，通过编码器 – 解码器结构和自注意力机制，它能够理解和生成自然语言文本。简单来讲，就是它能捕捉单词之间复杂的关系，这样就能更好地理解和生成文本了。
大模型还有很多厉害的特点。它规模巨大，参数多、模型体积大；经过大规模数据训练后，会展现出一些意想不到的复杂能力，这就是涌现能力；它还能处理多种不同的任务，具备很强的泛化能力；不过，训练它需要海量的数据支持，而且得依靠GPU/TPU这些硬件来加速计算；另外，通过预训练和微调，它能适应不同的任务需求。
（四）国内外主要大模型产品
现在国内外的大模型产品层出不穷。国外有OpenAI的ChatGPT、Gemini、Sora等；国内也有很多优秀的产品，比如DeepSeek、通义千问、豆包、文心一言等。这些产品在自然语言处理、多模态理解和生成等方面表现都很出色，被广泛应用在智能客服、内容创作、代码生成等场景中。2025年1月的国内大模型排行榜里，DeepSeek能力测评第一，豆包用户数量第一，Kimi文本处理第一，即梦AI作图能力第一，通义万相视频生成第一，智谱清言文档归纳第一。
三、大模型都应用在哪些领域？
大模型的应用领域非常广泛，已经深入到我们生活和工作的方方面面。
在自然语言处理领域，它可以实现文本生成、翻译、问答系统等功能。比如写文章、翻译外文，大模型都能帮上大忙。
计算机视觉领域，大模型用于图像分类、目标检测、医学影像分析等。像是在医疗方面，帮助医生分析医学影像，提高诊断效率。
语音识别方面，大模型能进行语音合成、语音翻译。智能语音助手就是利用了这个技术，让我们通过说话就能轻松操作设备。
推荐系统里，大模型根据用户的喜好和行为，实现个性化推荐、精准广告投放。像我们在购物、看视频时看到的推荐内容，很多都是大模型的功劳。
在医疗健康领域，大模型辅助诊断疾病、助力药物研发。金融风控方面，它可以评估风险、检测欺诈行为，保障金融安全。
大模型对我们的工作和生活也产生了深远影响。工作上，它提高了工作效率，推动了自动化办公和智能客服的发展；生活中，它改变了我们获取内容的方式，为我们提供更个性化的服务。
四、大模型的其他相关技术
（一）本地部署大模型
有些朋友可能担心数据隐私或者使用限制的问题，这时候本地部署大模型就派上用场了。本地部署有不少优势，比如能保护数据隐私，不用担心数据泄露；没有使用限制，想用就用；还能根据自己的需求进行定制化；成本方面也能优化，而且离线状态下也能高效使用。像Ollama和DeepSeek R1，就可以进行本地部署，具体方法可以参考相关资料。
（二）基于大模型的智能体
基于大模型的智能体可以模拟人类的智能行为，就像一个聪明的小助手，不仅有自主性，还能和我们互动。OpenAI的Operator和Deep Research就是很好的例子，它们能够完成复杂的任务，给我们提供高效、个性化的服务。
（三）AIGC应用与实践
AIGC，也就是人工智能生成内容，是利用AI技术生成文本、图像、音频、视频等内容的新方式。它基于生成对抗网络（GAN）、预训练模型等技术，根据我们输入的信息，就能生成高质量的内容，在创意设计、教育、娱乐等领域应用很广泛。大模型和AIGC相互促进，大模型为AIGC提供技术和数据支持，AIGC又推动大模型进一步发展。
- 文本类AIGC应用实践：像DeepSeek、文心一言这些文本生成工具，使用起来很方便。我们输入提示词，它就能生成文章、诗歌、代码等，还支持多轮对话和文档处理。以DeepSeek为例，访问它的官网，界面上有“深度思考(R1)”和“联网搜索”两个按钮。“深度思考(R1)”适合需要逻辑分析的场景，比如推导数学题、分析文学作品隐喻；“联网搜索”能获取最新网络信息，像查询实时股价、了解突发事件进展这些场景就很实用。
- 图片类AIGC应用实践：图片类AIGC利用深度学习生成图像，应用场景有图像生成、修复、风格转换等。百度文心一格就能根据输入的提示词生成高质量图片。AIGC生成的图像可以很逼真，还能修复损坏的图像，增强图像效果，在图像识别方面也有重要应用。
- 语音类AIGC应用实践：语音类AIGC可以实现语音识别、合成和情感分析，在智能语音助手和客服领域用得很多。豆包和讯飞智作就是这类应用的代表，它们能帮助我们更便捷地和设备进行语音交互。
- 视频类AIGC应用实践：视频类AIGC能根据文本或图像生成视频内容，在广告制作、影视特效、短视频与直播等领域有广泛应用。腾讯智影就可以生成数字人播报视频，让视频制作更高效、更有趣。
- AIGC在辅助编程中的应用：AIGC在编程方面也能大展身手，像豆包等大模型就能自动生成代码，提高编程效率。它可以实现代码自动生成、风格统一、优化重构、补全提示等功能，帮助程序员更快地完成开发任务。
（四）AI搜索
AI搜索利用自然语言处理和机器学习技术，和传统搜索引擎不一样，它能理解我们的查询需求，提供更精准的搜索结果。360的纳米AI搜索就是个很好的例子，它支持文字、语音、拍照、视频等多种输入方式，还内置了16款顶尖大模型，像豆包、文心一言等，能给用户提供一站式AI智慧体验。它还有个“慢思考模式”，遇到复杂问题时，通过专家协同和多模型协作，给出更专业、全面的答案。
（五）AI智能办公
AI智能办公为我们的工作带来了很多便利。通过文档处理、数据分析和智能助手等功能，它可以生成文档初稿、自动排版、总结文档内容，还能辅助数据分析，大大提升了办公效率。
总之，这份厦门大学的《大模型概念、技术与应用实践》PPT教程对大模型相关知识的讲解非常全面、深入，还很通俗易懂。如果大家对大模型感兴趣，可以下载学习下！
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