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22级·计算机科学与技术
自然语言处理
通用人工智能与数字经济创新团队
西南财经大学
课程简介
◼本课程旨在介绍大模型与通用人工智能的基本概
念、原理和应用。通过理论授课、实践案例分析
和讨论，学生将获得对大模型和通用人工智能领
域的全面了解，培养相关技能和知识，为未来在
该领域的研究和应用工作打下坚实基础。
课程信息
◼课程类型：专业方向课
◼学分：3
◼课时：17周，1次课/周，3学时/1次课，共51学时
◼教材：自编教材，《自然语言处理：大模型理论与实践》
◼先修课程：概率论与数理统计、机器学习等
参考教材
◼教材：自然语言处理：大模型理论与实践
◼适用人群：本科生、研究生、科研人员
计算机、人工智能学科
◼适用学科专业：
◼主要编者：赵宇，任福继等
教材官网：https://nlp-book.swufenlp.group/
授课安排
一·绪论3十·提示工程3
二·词向量3十一·涌现3
三·统计语言模型3十二·大模型评估3
四·神经语言模型3十三·探讨3
五·预训练语言模型3十四·大模型本地开发3
六·大语言模型架构3十五·基于大模型的应用开发3
七·多模态大模型框架3
◼教学时间：1周—17周（17周）
八·大模型预训练3◼教学地点：周五1-3节：H301
◼教学方式：概念讲解+实践+答疑
九·大模型微调3
考核方式
◼考核方式（暂定）：平时成绩（50%）+期末闭卷考试（50%）
◼平时成绩
考勤、课堂表现和平时作业（20%）+课程大实验（30%）
预备知识
A.1概率论基本概念A.3机器学习的基本概念
A.1.1概率和概率分布A.3.1训练方式
A.1.2贝叶斯法则A.3.2常用算法和模型
A.2信息论基本概念A.4强化学习基本概念
A.2.1熵A.4.1马尔可夫过程决策
A.2.2联合熵和条件熵A.4.2策略迭代
A.2.3互信息
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