LLM AI 入门：从零开始理解大语言模型
本课程旨在为对人工智能和大型语言模型（LLM）不熟悉的学习者提供一个清晰、易懂的入门指南。课程内容将避免复杂的专业术语，通过类比和实际案例帮助理解核心概念。
课程目标
- 理解人工智能的基本概念。
- 明确大语言模型（LLM）的定义和作用。
- 掌握与LLM互动的基础方法（提示工程）。
- 了解LLM在日常生活和工作中的应用。
- 认识LLM的局限性、潜在风险及伦理考量。
课程体系
第一单元：人工智能初探
什么是人工智能？
- 人工智能的简单定义与日常案例。
- 人工智能发展简史（从早期规则到机器学习的演变）。
人工智能如何“学习”？
- 数据和模式识别的简单介绍。
第二单元：大语言模型（LLM）面面观
LLM：究竟是什么？
- “大”、“语言”、“模型”的拆解与解释。
- LLM与其他类型AI的区别。
LLM能做什么？
- 文本生成、摘要、翻译、问答等核心能力展示。
- 通过具体示例理解LLM的能力。
LLM不是什么？
- 澄清常见误解（例如：LLM没有意识、情感）。
- 理解LLM的本质是基于概率的模式匹配。
第三单元：LLM工作原理揭秘（极简版）
“预测下一个词”的核心思想
- 通过简单的句子填空游戏理解LLM的基本工作方式。
数据：LLM的“食粮”
- 什么是训练数据？海量文本数据的重要性。
训练：LLM如何学习
- 类比人类阅读学习的过程，理解LLM如何从数据中学习规律。
- （可选）简单提及神经网络和注意力机制的“魔法”作用（不深入技术细节）。
第四单元：与LLM互动：提示工程入门
什么是“提示”（Prompt）？
- 给LLM下达指令和提问的方式。
编写有效的提示：技巧与实践
- 清晰、具体、明确的重要性。
- 提供上下文、设定角色、给出示例（少样本提示）等方法。
实操练习
- 使用免费LLM工具进行实际操作，体验不同提示的效果。
第五单元：LLM的应用场景与案例
个人生活中的应用
- 智能助手、内容创作辅助、学习伙伴。
工作和商业领域的应用
- 客户服务、市场营销、编程辅助、数据分析洞察。
创新与未来展望
- 探索LLM在艺术、科学等领域的潜在用途。
第六单元：LLM的局限、风险与伦理
“幻觉”现象
- LLM生成错误或虚假信息的根源与应对。
偏见与歧视
- 数据中存在的偏见如何影响LLM的输出。
- 如何识别和减少偏见。
隐私与安全
- 使用LLM时的数据安全考量。
伦理考量与负责任的使用
- 版权、原创性、深度伪造等问题。
- 作为用户，如何批判性地看待LLM的输出。
第七单元：LLM的未来发展与个人展望
技术趋势
- 多模态LLM（文本+图像+音频）、更小更高效的模型。
对社会的影响
- 工作、教育、创作方式的变革。
持续学习与适应
- 如何持续关注LLM领域的最新进展。
