一、内容框架设计
1. 基础概念解析
定义:AI大模型指参数量超十亿的深度学习模型,具备多任务处理能力(如NLP/CV/多模态)
分类:按功能可分为通用大模型(L0)、行业大模型(L1)、垂直领域模型(L2)
核心优势:一模多用、少样本学习、跨领域迁移能力
2. 技术原理图解
训练流程:预训练+微调范式,需标注数据清洗与分布式训练
典型架构:Transformer/BERT(NLP)、ResNet(CV)、CLIP(多模态)
二、PPT制作技巧
1. AI辅助工具应用
大纲生成:输入关键词(如"大模型技术栈")到DeepSeek/ChatGPT自动生成逻辑框架
图文设计:用文生图工具生成技术示意图(如"神经网络层结构")
排版优化:AI自动推荐商务/科技风版式,统一字体配色
2. 视觉呈现要点
对比图表:传统AI vs 大模型的参数规模/应用场景对比
流程图解:标注数据清洗→预训练→微调→部署的全流程
案例展示:插入行业应用实例(如医疗问答机器人、AI绘画)
| 资源类型 | 推荐内容 | 来源 |
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| 课件 | 《DeepSeek从入门到精通》104页PPT(含模型架构详解) | 书享联盟 |
| 教程 | 62页零基础AI大模型学习资料(含思维导图) | CSDN |
| 实战指南 | 大模型开发全流程(环境配置→模型部署) | 百度百家号 |
四、常见问题规避
新手误区:避免过度聚焦算法调参,需重视数据工程与平台搭建能力
内容深度:L0→L1→L2分级讲解,避免概念混杂
版权声明:使用开源模型(如DeepSeek-R1)时需标注商用许可
可通过[3][8]获取最新行业案例模板,建议结合具体应用场景(如教育/金融)定制内容模块。
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