Universidad de Xiamen: Descarga gratuita de la PPT de 120 páginas «DeepSeek: modelos grandes para la enseñanza y la investigación universitaria» 193

《DeepSeek大模型赋能高校教学和科研》es un informe divulgativo elaborado por el equipo docente de Big Data de la Universidad de Xiamen sobre la aplicación del modelo de gran tamaño DeepSeek en la enseñanza y la investigación universitarias, presentado por el profesor asociado Lin Ziyu y publicado el 25 de febrero de 2025. 《DeepSeek大模型赋能高校教学和科研》presenta en detalle la evolución de la inteligencia artificial, los principios técnicos de los modelos de gran tamaño, las características del modelo DeepSeek y su implementación local en universidades, además de explorar las aplicaciones de contenido generado por IA (AIGC), los agentes inteligentes basados en modelos de gran tamaño y cómo la IA impulsa la investigación y la enseñanza en la educación superior.

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1. Breve historia de la inteligencia artificial

• Test de Turing: en 1950, Alan Turing propuso un método de prueba para la inteligencia de las máquinas, sentando las bases conceptuales de la inteligencia artificial.

• Nacimiento de la inteligencia artificial: en 1956, la Conferencia de Dartmouth marcó el nacimiento oficial de la disciplina de la inteligencia artificial.

• Etapas de desarrollo: la inteligencia artificial ha atravesado múltiples etapas desde su nacimiento hasta la actualidad, incluyendo la fase inicial, la fase de consolidación y la fase de explosión.

• Perspectivas futuras: en el futuro, la inteligencia artificial podría atravesar cinco etapas, evolucionando gradualmente hacia la inteligencia artificial general (AGI).

2. Pensamiento sobre inteligencia artificial

• Comprensión y diferenciación: todas las personas deben conocer los modos básicos de funcionamiento de la inteligencia artificial y ser capaces de distinguir entre las capacidades humanas y las de las máquinas.

• Capacidad de colaboración: aprender a colaborar con la inteligencia artificial y saber cómo utilizar las herramientas de IA.

3. Modelos de gran tamaño: la frontera de la inteligencia artificial

• Concepto de modelo de gran tamaño: los modelos de gran tamaño son modelos basados en técnicas de aprendizaje profundo, con una cantidad masiva de parámetros, una gran capacidad de aprendizaje y una sólida capacidad de generalización.

• Evolución: los modelos de gran tamaño han atravesado tres etapas —inicial, de consolidación y de explosión—, y sus需求 de capacidad de cómputo también ha ido evolucionando.

• Clasificación: los modelos de gran tamaño pueden dividirse en modelos de lenguaje, modelos visuales y modelos multimodales, y también pueden clasificarse, según el ámbito de aplicación, en modelos de uso general (L0), modelos sectoriales (L1) y modelos verticales (L2).

• Modelos de razonamiento: como el o3 de OpenAI, capaces de realizar razonamientos lógicos complejos y adecuados para resolver problemas de varios pasos.

• Principios técnicos: basados en la arquitectura Transformer, logran una potente capacidad de comprensión y generación de lenguaje mediante el codificador-decodificador y el mecanismo de autoatención.

4. Implementación local del modelo DeepSeek en universidades

• Introducción a DeepSeek: DeepSeek es un modelo de gran tamaño con un rendimiento excepcional, especialmente destacado en razonamiento matemático, y con bajos costes de entrenamiento.

• Prácticas universitarias: varias universidades, como la Universidad de Zhejiang y la Universidad Normal de Beijing, ya han comenzado a explorar la implementación local de DeepSeek para su uso en la enseñanza y la investigación.

• Ventajas de la implementación local: la implementación local permite un uso eficiente sin conexión, personalización, protección de la privacidad de los datos y optimización de costes.

• Planes de implementación: incluyen la combinación del ajuste fino del modelo y una base de conocimiento local (RAG) para mejorar el rendimiento del modelo en dominios específicos.

• Desafíos técnicos: las universidades enfrentan problemas como la insuficiencia de capacidad de cómputo y la complejidad del stack tecnológico, aunque el proyecto KTransformers de la Universidad de Tsinghua ya ha logrado avances en la implementación a bajo coste.

5. Aplicaciones y prácticas de AIGC

• Descripción general de AIGC: AIGC, o contenido generado por inteligencia artificial, utiliza tecnologías de IA para generar texto, imágenes, audio, vídeo, etc.

• Escenarios de aplicación: abarcan múltiples campos como comercio electrónico, oficina, videojuegos, entretenimiento, cine y televisión, arte, educación, diseño y medios de comunicación.

• pener">提示词：介绍了多种AIGC工具（如ChatGPT、DeepSeek、通义千问等）及其提示词的使用技巧。

• Casos prácticos:包括 generación de texto、generación de imágenes、generación de voz、generación de vídeo、programación asistida、búsqueda con IA y oficina inteligente, entre otros.

六、Agentes inteligentes basados en grandes modelos

• Concepto de agente inteligente: un agente inteligente es un sistema que imita el comportamiento de la inteligencia humana, capaz de percibir el entorno y tomar decisiones de forma autónoma.

• Agentes basados en grandes modelos: se construyen utilizando modelos de lenguaje a gran escala y cuentan con autonomía, interactividad y adaptabilidad.

• Escenarios de aplicación: los agentes inteligentes pueden aplicarse en múltiples escenarios universitarios como la enseñanza, la gestión, la investigación y los servicios.

• Casos: como el superagente inteligente de la Universidad Marítima de Shanghái, que实现了助学、助教、助研、助管和助国际交流。

七、IA que potencia la investigación científica en universidades

• Mejora de la eficiencia en la investigación: DeepSeek ayuda a los investigadores a completar rápidamente la búsqueda bibliográfica、análisis de datos、diseño experimental y redacción de artículos.

• Apoyo interdisciplinar: rompe las barreras entre disciplinas y ofrece asistencia en múltiples campos.

• Casos de éxito: un equipo de investigación italiano publicó un artículo SCI en 1 día utilizando DeepSeek.

• Precauciones: tener cuidado con la precisión del contenido generado por IA y evitar un exceso de "sabor a IA" que provoque el rechazo del artículo en la detección de plagio.

八、IA que potencia la enseñanza en universidades

• Modelos de enseñanza innovadores: incluyen sistemas de aprendizaje adaptativo、asistentes de IA para profesores、asistentes de IA、sistemas inteligentes de gestión académica y formación interdisciplinar.

• Mejora de los resultados de la enseñanza: mediante compañeros de aprendizaje inteligentes、rutas de aprendizaje personalizadas y recursos didácticos multimodales, se mejora significativamente el aprendizaje de los estudiantes.

• Cambio del papel del docente: de "ponente" a "guía", "colaborador" y "vínculo emocional".

• Perspectivas de futuro: la IA es el "andamiaje inteligente" de la educación; los profesores deben colaborar con ella, aprovechando la combinación de la calidez humana y la precisión técnica.

《DeepSeek大模型赋能高校教学和科研》强调，大模型是人工智能领域的重要研究方向，其强大的语言理解和生成能力使其在自然语言处理、机器翻译、智能客服等领域有着广泛的应用。随着技术的不断发展，大模型的应用场景也在不断扩展，未来将会更加广泛地应用于高校教学和科研的各个领域。