大语言模型课程大纲

一、课程简介

本课程围绕大语言模型展开，全面介绍其技术体系。通过理论讲解、案例分析与代码实践，帮助学员掌握大语言模型从基础原理到应用评测的核心知识与技能，为从事相关研究或开发工作奠定坚实基础。

二、课程目标

1. 让学员深入理解大语言模型的发展历程、技术原理和关键技术。

2. 帮助学员掌握大语言模型的训练、微调与对齐方法，具备实际操作能力。

3. 使学员熟悉大语言模型的应用场景，能够在不同领域进行应用开发和优化。

4. 培养学员对大语言模型技术的研究兴趣，提升其解决实际问题的能力和创新思维。

三、课程内容

（一）背景与基础知识（6 学时）

1. 语言模型发展历程（2 学时）

• 统计语言模型：原理、应用及局限性

• 神经语言模型：分布式词表示、代表性模型及贡献

• 预训练语言模型：架构与训练创新、典型模型对比

• 大语言模型：概念、涌现能力及与传统模型差异

2. 大语言模型能力特点（1 学时）

• 知识储备：世界知识学习与应用

• 任务解决能力：通用任务求解的原理与表现

• 推理能力：复杂任务推理的机制与效果

• 指令遵循与对齐能力：实现方式及重要意义

• 工具使用能力：拓展能力的途径与应用场景

3. 大语言模型关键技术概览（1 学时）

• 规模扩展：扩展法则、模型架构的可扩展性

• 数据工程：数据采集、清洗与利用效率提升

• 高效预训练：分布式训练算法、优化技巧

• 能力激发：指令微调、提示策略的应用

• 人类对齐：对齐标准、常用算法介绍

• 工具使用：工具调用的实现方式与效果

4. 大语言模型对科技发展的影响（1 学时）

• 对人工智能领域的变革：研究方向与范式转变

• 在多领域的应用：自然语言处理、信息检索等领域的应用实例

• 对科研范式和产业的影响：推动科研与产业发展的具体表现

5. 大语言模型资源（1 学时）

• 公开模型与 API：常用开源模型、闭源模型 API 介绍

• 数据集：预训练、微调数据集的类型与应用

• 代码库：主流代码库的功能与使用方法

（二）预训练（10 学时）

1. 数据准备（3 学时）

• 数据来源：通用与专用文本数据介绍

• 数据预处理：质量过滤、敏感内容处理、去重等技术

• 词元化：常见分词方法的原理与应用

• 数据调度：混合策略与课程设计

2. 模型架构（3 学时）

• Transformer 模型：结构、组件及工作原理

• 详细配置：归一化、激活函数等配置要点

• 主流架构：编码器 - 解码器、因果解码器等架构特点

• 长上下文模型：扩展位置编码、调整上下文窗口的方法

• 新型模型架构：基于状态空间模型的新型架构介绍

3. 模型预训练（4 学时）

• 预训练任务：语言建模、去噪自编码等任务类型

• 优化参数设置：批次大小、学习率等参数调整策略

• 可扩展训练技术：3D 并行训练、零冗余优化器等技术应用

• 模型参数量计算与效率分析：参数量、运算量、训练时间及显存估计方法

• 预训练代码实践：基于框架的预训练代码示例与操作

（三）微调与对齐（8 学时）

1. 指令微调（4 学时）

• 指令数据构建：基于 NLP 任务、日常对话等数据的构建方法

• 训练策略：优化设置、数据组织形式

• 参数高效模型微调：低秩适配等微调方法介绍

• 代码实践与分析：指令微调及 LoRA 微调的代码实现与实验分析

2. 人类对齐（4 学时）

• 背景与标准：人类对齐的重要性及常用标准

• 基于人类反馈的强化学习：RLHF 的原理、关键步骤及数据收集方法

• 非强化学习的对齐方法：监督对齐算法等介绍

• 对比分析：监督微调与强化学习对齐算法的优缺点

（四）大模型使用（8 学时）

1. 解码与部署（3 学时）

• 解码策略：贪心搜索、随机采样等策略介绍

• 解码加速算法：提升解码效率的方法

• 低资源部署策略：量化技术、模型压缩方法

2. 提示学习（2 学时）

• 基础提示：人工提示设计与自动优化方法

• 上下文学习：学习形式、示例设计及底层机制

• 思维链提示：基本形式、优化策略及应用

3. 规划与智能体（3 学时）

• 基于大语言模型的规划：整体框架、方案生成与反馈获取

• 基于大语言模型的智能体：智能体构建、多智能体系统及典型应用

• 关键技术问题：当前面临的技术挑战及解决方案探讨

（五）评测与应用（8 学时）

1. 评测（4 学时）

• 评测指标与方法：常用指标、评测范式介绍

• 能力评测：基础与高级能力评测的内容与方法

• 公开综合评测体系：主流评测体系介绍与应用

• 评测代码实践：使用代码进行模型评测的示例

2. 应用（4 学时）

• 在研究领域的应用：自然语言处理、信息检索等领域的应用案例

• 在专业领域的应用：医疗、教育、法律等领域的应用实践

四、课程总结（2 学时）

1. 课程回顾：各章节重点知识回顾与总结。

2. 技术挑战与研究趋势：大语言模型当前面临的挑战及未来研究方向探讨。

3. 课程项目展示与交流：学员展示课程项目成果，进行交流与分享。

五、教学方法

1. 课堂讲授：通过 PPT、板书等形式，系统讲解大语言模型的理论知识和技术要点。

2. 案例分析：结合实际案例，分析大语言模型在不同场景下的应用和效果，加深学员理解。

3. 代码实践：安排实验课程，让学员在实践中掌握大语言模型的训练、微调、评测等操作技能。

4. 小组讨论：组织学员对特定话题进行小组讨论，促进学员之间的思想碰撞和合作学习。

六、考核方式

1. 平时作业：布置与课程内容相关的作业，考查学员对知识点的掌握和应用能力，占总成绩 30%。

2. 实验报告：根据实验课程完成情况，撰写实验报告，考核学员的实践操作和分析能力，占总成绩 30%。

3. 课程项目：要求学员完成一个大语言模型相关的项目，综合考查学员的知识运用和创新能力，占总成绩 40%。