AI大模型基礎及工具應用概論

婁巖，聯合國-國際生態生命安全科學院院士，中國醫科大學海外引進人才，教授。2013年歸國後，在全國醫學院校首開虛擬現實、醫學大數據、智能醫學、醫學元宇宙等前沿課程，率先開展“翻轉課堂”、“互聯網+”教學，自主研發了基於網絡的計算機課程教學平臺。 主編出版50余部全國高等學校本科生教材，其中《醫學虛擬現實與增強現實》獲得2022年遼寧省自然科學學術成果三等獎。主持十余項省部級教學課題。獲得中國第八屆僑界貢獻獎、國家級教學成果二等獎、省教學成果一等獎等多項榮譽。發表包括一區SCI在內的40余篇學術論文。取得國家版權局頒發的20余項軟件著作權。指導青年教師及學生榮獲國家級、省級教學創新大賽一等獎、學科競賽一二三等獎數十項。 主導創建中國醫藥教育協會智能醫學專委會、全國高等院校計算機基礎教育研究會智能技術應用專委會和全國高校人工智能與大數據創新聯盟，積極推動醫工融合和中國智能技術的應用和普及。 現任中國醫藥教育協會副會長，智能醫學專委會主任委員；高等學校智能醫學教產學研聯盟理事長；全國高等院校計算機基礎教育研究會常務理事等20余個學術團體職務。

目錄

 

 

 

第1章AI大模型概述1

1.1人工智能發展歷史回顧2

1.1.1早期理論奠基階段2

1.1.2符號主義與專家系統時期2

1.1.3連接主義與神經網絡的興起3

1.1.4深度學習與大數據時代3

1.2國內外AI大模型發展現狀4

1.2.1國際發展現狀4

1.2.2國內發展現狀5

1.3國內外AI大模型發展現狀對比分析6

1.3.1研發實力與技術水平6

1.3.2數據資源6

1.4AI大模型的發展歷程7

1.4.1早期探索階段7

1.4.2快速發展階段8

1.4.3當前現狀與趨勢10

1.5AI大模型的定義與特點12

1.5.1什麼是AI大模型12

1.5.2主要特點分析12

1.6AI大模型的應用領域14

1.6.1自然語言處理14

1.6.2計算機視覺15

1.6.3其他領域16

小結16

第2章AI大模型的技術基礎18

2.1深度學習原理19

2.1.1Transformer架構19

2.1.2神經網絡基礎21

2.1.3深度學習算法簡介232.2大規模數據處理27

2.2.1數據收集與整理27

2.2.2數據預處理技術33

2.3高性能計算支撐36

2.3.1GPU加速技術36

2.3.2分布式計算架構38

小結42

參考文獻43

第3章AI大模型的訓練方法45

3.1監督學習訓練46

3.1.1訓練數據采集與標註46

3.1.2監督學習訓練方法48

3.1.3監督學習算法應用49

3.2無監督學習訓練52

3.2.1自編碼器原理概述52

3.2.2無監督學習訓練方法55

3.2.3無監督學習的優勢與挑戰55

3.3強化學習在大模型中的應用56

3.3.1強化學習概述56

3.3.2強化學習的訓練方法57

3.3.3AI大模型的強化學習訓練案例58

小結60

參考文獻60

第4章AI大模型的評估指標62

4.1語言模型評估指標63

4.1.1困惑度解析63

4.1.2人類評價65

4.1.3BLEU指標68

4.1.4ROUGE指標70

4.2圖像模型評估指標72

4.2.1準確率72

4.2.2召回率74

4.2.3F1值76

4.2.4交並比77

4.2.5Dice系數79

4.2.6其他指標81

4.3多模態模型評估方法82

4.3.1跨模態一致性評估82

4.3.2整體性能評價體系86

小結89

參考文獻90

第5章AI大模型與自然語言處理92

5.1文本文案生成93

5.1.1工具介紹93

5.1.2使用方法與技巧95

5.2機器翻譯106

5.2.1常見翻譯工具106

5.2.2AI大模型在翻譯中的優勢107

5.2.3案例展示108

5.3智能問答系統111

5.3.1常見問答系統架構111

5.3.2基於大模型的優勢體現114

小結115

參考文獻116

第6章常見的AI大模型介紹117

6.1語言類大模型118

6.1.1國外語言模型118

6.1.2中文語言模型122

6.2圖像類大模型127

6.2.1圖像生成模型介紹127

6.2.2圖像識別模型介紹130

6.3多模態大模型133

6.3.1多模態大模型技術133

6.3.2典型多模態大模型135

小結136

參考文獻136

第7章AI大模型開發的基本流程138

7.1AI大模型開發概述138

7.1.1開源大模型的推動作用139

7.1.2項目開發與應用的重要性139

7.2選擇合適的開源大模型139

7.2.1考慮模型性能139

7.2.2考慮模型的適用領域和場景140

7.2.3考慮模型的可用性和社區支持140

7.3準備開發環境140

7.3.1硬件準備140

7.3.2軟件環境搭建142

7.4模型的獲取與部署143

7.4.1獲取模型143

7.4.2部署模型144

7.5數據準備與預處理145

7.5.1收集數據145

7.5.2數據預處理146

7.6模型的微調與優化148

7.6.1微調模型148

7.6.2優化模型性能149

小結151

參考文獻151

第8章AI大模型開發實例與開源社區資源153

8.1開發工具154

8.1.1LangChain154

8.1.2LlamaIndex155

8.1.3Haystack157

8.2LangChain開發實例159

8.2.1LangChain開發流程159

8.2.2LangChain開發案例161

8.3開源社區資源164

8.3.1知名開源項目分享164

8.3.2如何利用開源資源171

小結172

參考文獻173

第9章AI大模型在辦公及學術中的應用176

9.1制作PPT176

9.1.1相關工具及功能177

9.1.2操作流程與技巧177

9.1.3案例演示178

9.2寫論文181

9.2.1AI工具輔助論文寫作的方法182

9.2.2如何正確利用AI避免學術不端182

9.2.3案例分析183

小結190

參考文獻192

第10章AI大模型工具在醫療健康領域的應用194

10.1醫療健康領域的需求與挑戰195

10.1.1醫療數據的特點與管理需求195

10.1.2醫療診斷與治療中的挑戰196

10.2應用案例分析197

10.2.1國內外成功案例介紹198

10.2.2案例成效與經驗總結206

10.3AI大語言模型在醫療健康領域的具體應用206

10.3.1輔助醫療診斷206

10.3.2醫療文獻解讀與知識管理209

10.3.3患者服務與管理210

10.3.4藥物研發領域的應用212

10.3.5語言障礙康復領域的應用213

10.3.6醫院管理領域的應用213

10.4未來發展趨勢與展望214

10.4.1面臨的問題與挑戰及應對策略214

10.4.2技術發展趨勢216

10.4.3對醫療健康領域的潛在影響216

小結217

參考文獻218

第11章AI大模型工具在教育教學中的應用221

11.1AI大模型在教育教學中的引入222

11.1.1教育教學面臨的挑戰與需求222

11.1.2AI大模型帶來的機遇與變革223

11.2AI大模型的特點與優勢225

11.2.1強大的語言處理能力225

11.2.2個性化學習支持226

11.2.3智能輔導與答疑227

11.3AI大模型在教育中的具體應用227

11.3.1個性化學習228

11.3.2課堂教學輔助228

11.3.3課程知識生成與整合229

11.3.4語言學習與交流230

11.3.5學習進度跟蹤與管理230

11.4應用案例分析231

11.4.1國內外成功案例介紹231

11.4.2案例成效與經驗總結235

11.5挑戰與應對策略237

11.5.1技術局限性挑戰237

11.5.2教育適應挑戰238

11.5.3應對策略探討238

小結239

參考文獻239

第12章AI大模型的倫理與安全問題240

12.1數據隱私保護241

12.1.1大模型中的數據安全挑戰241

12.1.2隱私保護策略242

12.2算法偏見與公平性245

12.2.1偏見的產生與影響245

12.2.2確保公平性的方法245

12.3AI大模型的安全風險與防範247

12.3.1潛在安全風險分析247

12.3.2安全防範措施探討248

小結253

參考文獻254

第13章AI大模型的未來發展展望257

13.1技術突破與創新257

13.1.1架構優化257

13.1.2多模態融合259

13.1.3強化學習與自適應能力260

13.2性能提升261

13.2.1模型規模擴大261

13.2.2訓練與推理速度加快262

13.3應用拓展與深化263

13.3.1行業垂直應用264

13.3.2新領域開拓265

13.3.3C端消費級應用266

13.4產業生態完善267

13.4.1開源與協作267

13.4.2芯片與硬件發展268

13.4.3人才培養與流動270

小結272

參考文獻272