【LLM课程】大模型基础概论-002

以下是课程一“大模型基础概论”的详细大纲和内容：

一、课程大纲

1. 大模型的定义与范畴
   • 什么是大模型
   • 大模型与传统模型的区别
   • 大模型的主要类型和应用领域
   • 图片示例：展示不同类型大模型的架构图
2. 大模型的发展历程
   • 早期模型的特点和局限性
   • 技术突破与演进
   • 关键里程碑事件和人物
   • 图片示例：时间轴形式展示大模型发展的重要节点
3. 大模型的工作原理
   • 数据输入与处理
   • 模型的训练过程
   • 输出结果的生成机制
   • 图片示例：用流程图展示大模型的工作流程
4. 大模型在自然语言处理中的应用
   • 机器翻译
   • 文本生成
   • 问答系统
   • 实际案例展示和效果对比
   • 图片示例：不同自然语言处理任务的示例截图
5. 大模型在图像识别中的应用
   • 图像分类
   • 目标检测
   • 图像生成
   • 实际案例展示和效果对比
   • 图片示例：图像识别的成果展示图
6. 大模型的优势与挑战
   • 计算资源需求
   • 数据依赖
   • 可解释性问题
   • 应对策略探讨
   • 图片示例：展示大模型面临挑战的示意图
7. 大模型的未来趋势
   • 技术发展展望
   • 潜在的应用拓展
   • 可能的影响和变革
   • 图片示例：未来大模型应用场景的想象图

二、课程详细内容

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