第3单元 第二节 第一课《搭建本地语言大模型》教案【川教版】《信息科技》七年级下册

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单元3 第二节 第一课《搭建本地语言大模型》教学设计
课题 了解语言大模型 单元 第3单元 学科 信息科技 年级 七年级
核心素养目标 信息意识：能够认识到在使用本地语言大模型时，数据隐私和安全的重要性，了解如何保护个人信息不被滥用。计算思维：能够运用计算思维解决在使用本地语言大模型过程中遇到的问题，如模型选择、参数配置等。 数字化学习与创新：能够掌握搭建和使用本地语言大模型的技能，包括下载安装服务软件、下载开源模型和界面工具。 信息社会责任：能够理解在使用本地语言大模型技术时的社会责任，包括尊重知识产权、保护用户隐私和避免技术滥用。
教学重点 一、搭建本地语言大模型二、运行本地语言大模型
教学难点 运行本地语言大模型
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
导入新课 单元3 第二节 第一课 《了解语言大模型》：学习目标1.搭建和运行本地语言大模型2.体验本地交互式知识库的搭建与使用。我们前面一直在使用在线语言大模型。我很期待能在自己的电脑上搭建本地语言大模型。 学生根据教师提供的指导，准备搭建本地语言大模型所需的硬件和软件环境，例如安装必要的编程工具、框架和依赖库。 让学生体验本地交互式知识库的搭建与使用，将之前学习的理论知识（如语言大模型的原理和应用）转化为实际操作能力，加深对知识的理解。
讲授新课 一、搭建本地语言大模型在自己的电脑上搭建一个语言大模型相当于拥有了个人版的智慧大脑。本地语言大模型不用依赖网络云计算服务，能快速响应用户需求。本地语言大模型将用户数据保留在本地，不会上传云端，保护了使用者的隐私与安全。本地语言大模型提供更大的可定制性和灵活性，更符合个人的需求与风格。思考活动一和同学讨论以下场景，使用在线语言大模型与本地语言大模型，哪种更合适 将讨论结果填写到下表中。建立本地语言大模型，通常采用“服务工具+开源语言大模型”的模式。为便于操作，还可以安装一个界面工具。第一步:下载安装一个服务软件。第二步:使用服务软件下载一个开源语言大模型。第三步:下载安装一个界面工具。我们应该如何选择开源的语言大模型呢 服务工具会列出自己所支持的开源语言大模型。注意，即使是同一个模型，也会有不同的参数版本，参数越大的模型，需要的计算机配置也就越高。拓展阅读语言大模型中的参数图中显示的“0.5b"“1.5b”“7b”“72b”指模型的参数量。上一节我们讲过语言大模型的“大”包含有“参数数量巨大”的意思。这里的“b”代表“Billion”。所以，0.5b 表示模型参数为 5 亿个，1.5b 表示模型参数为 15 亿个，7b 表示模型参数为 70 亿个，72b 的模型参数则达到了720亿个之多。参数越大模型的能力就越强，但同时也意味着硬件设备所提供的算力必须提升。粗略估算，训练一个有70亿参数的模型可能需要2至4张高性能显卡，以及14G左右的显存。各大公司训练规模巨大的模型往往需要上千张高性能显卡协同工作。不仅如此，训练与运行还将消耗庞大的电力，所以研究者已经开始在探索其他的模型实现方式，而不是一味地追求增加参数。我们把模型中的参数量与生物的神经元数量进行粗略的对比:人脑拥有约1000亿个神经元，每个神经元平均有1000个连接，估算人脑有100万亿个参数。1951年马文·斯基建立的第一个神经网络机器 SNARC ，模拟了40个神经元的小网络。CPT-4采用1.8万亿个参数，已经达到人脑1%的参数水平。二、运行本地语言大模型安装好本地语言大模型后，可以进一步根据需要去建立自己的本地知识库。将我们收集的资源相关的文件上传到本地大模型中，经过大模型的学习，一个“本地知识库”就设置成功了。现在知识库导入了很多关于美食的书籍。有问题知识库可以帮忙解答。比如想尝尝创新川菜，可以向知识库提问“请设计一道菜肴，具备四川菜的特色，食材为牛肉、豆腐、蔬菜，适合老年人和小朋友冬天吃。”实践活动一参考示范，请同学们动手试试与知识库互动。可以查询想要了解的菜肴，可以尝试创造新的菜肴等，完成三个练习填写在下表中。实践活动二既然可以在本地语言大模型配置知识库，同样在线语言大模型也能由用户上传资料构建知识库。请查询资料，了解有哪些在线语言大模型提供这个功能，并参考右图，动手试一试。通过构建本地语言大模型，我们能够创建属于自己的个性化知识库。你需要构建哪种类型的知识库 参照下表的示例，构思一些主题知识库，并挑选三个填入下表。三、课堂练习请完成以下课堂练习题目：1、搭建本地语言大模型通常采用的模式是（ ）。A. “服务工具 + 开源语言大模型 + 硬件设备”B. “服务工具 + 开源语言大模型”，还可安装界面工具C. “开源语言大模型 + 界面工具”D. “服务软件 + 界面工具”2、中小参数模型（1B - 10B）适用于以下哪种场景（ ）。A. 复杂的多语言处理任务 B. 资源受限环境，如消费级显卡或移动设备C. 需要处理长文本生成的任务 D. 逻辑推理要求高的任务3、中小参数模型（1B - 10B）适用于以下哪种场景（ ）。A. 复杂的多语言处理任务 B. 资源受限环境，如消费级显卡或移动设备C. 需要处理长文本生成的任务 D. 逻辑推理要求高的任务4、选择开源语言大模型时需要考虑的因素有（ ）。A. 参数规模与任务需求 B. 服务工具所支持的模型C. 模型的外观界面 D. 模型的参数版本及对应的计算机配置要求5、判断题：训练参数越大的语言大模型，所需要的计算机配置越低（ ）四、拓展延伸1、本地知识库需要部署哪些模型2、本地语言大模型对青少年有什么好处？3、青少年如何更好的学习本地语言大模型？4、有什么常见的本地语言大模型应用案例？ 阅读与理解:学生阅读关于本地语言大模型的优势描述，理解其与在线语言大模型的区别。填写表格：将讨论结果填写到表格中，表格内容包括场景描述、选择的模型类型（在线或本地）、选择理由等。阅读与理解:学生认真阅读拓展阅读材料，了解语言大模型中参数量的含义、参数量与模型能力的关系，以及训练大规模模型所需的硬件和能源资源。 动手实践：学生参考示范，与本地知识库进行互动，完成以下三个练习：查询一道感兴趣的菜肴的制作方法。创造一道新的菜肴，指定食材和风格。提出一个与美食相关的问题，由知识库提供解答。完成课堂练习进行课外知识拓展。 对比分析能力培养通过讨论在线语言大模型与本地语言大模型在不同场景下的适用性，帮助学生学会根据需求选择合适的技术工具，培养他们的对比分析能力。深化对参数重要性的理解:通过介绍语言大模型中参数量的具体含义和作用，帮助学生理解参数量对模型能力的影响，进一步深化对语言大模型“大参数”特点的理解。 实践操作能力培养：通过实践活动，让学生亲身体验如何与本地语言大模型互动，以及如何利用本地知识库解决问题，培养他们的实践操作能力。在课堂练习中强化所学知识内容。拓宽学生知识面。
课堂小结 《搭建本地语言大模型》课程小结：通过学习，我们掌握了本地语言大模型，它简直就是学习神器。老师给我们展示了它怎么帮我们提高写作和理解能力，还能让我们更了解我们的文化。我们觉得最有趣的是，我们可以用它来创作故事和诗歌，就像是有个看不见的朋友在帮我一起想点子。我们觉得这节课最棒的地方是，它让我们看到了科技怎么让学习变得更有趣、更有用。 总结回顾 对本节课内容进行总结概括。
课后作业 请回答如果你要选择一个本地语言大模型界面工具进行使用，你会选择哪一个？为什么？ 布置作业 拓展学生的学习能力
课堂板书 观看板书 强调教学重点内容。
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