【课程简介】

本课程解析了大模型区别于传统AI系统的关键特性与实现路径。课程首先介绍大语言模型的基本概念与代表产品，重点阐释其遵循的“缩放法则”及由此产生的“涌现能力”，如上下文学习、思维链推理与指令遵循等高级认知行为。同时，课程客观分析了大模型在幻觉问题、可解释性、成本与安全伦理等方面的优势与局限。随后，课程详细剖析大语言模型的两阶段训练流程：从依赖海量多源数据的自监督预训练，到融入人类知识与价值观对齐的后训练（如基于人类反馈的强化学习），揭示其如何从“能说人话”的基础能力演进为“善解人意”的实用智能。

【专家简介】

乔媛媛 北京邮电大学

美国麻省理工学院访问学者，教育部强国行专项行动团队负责人。在复杂数据分析领域深耕多年，科研成果已在各省市得到应用，获得省部级科学技术进步奖2项。获得全国高校人工智能教育大会优秀案例特等奖，全国电信类高校教师智慧教学案例一等奖，北京青教赛二等奖、最受学生欢迎奖等。主编《人工智能导论（文科版）》《人工智能导论（通识版）》中英双语数字教材，青少年科普教材《人工智能核心-神经网络》等。