科大讯飞语言模型训练方法专利教学方案 教学目标 1.**理解专利

教学工作方案设计

科大讯飞语言模型训练方法专利教学方案

教学目标：

1.

理解专利内容

：学生能够理解科大讯飞申请的语言模型训练方法专利的基本原理和技术细节。

2.

掌握技术优势

：学生能够掌握该专利方法在降低内存需求和减少流水空泡率方面的技术优势。

3.

应用实践能力

：学生能够应用所学知识，设计并实现一个具有较低内存需求和较低流水空泡率的小型语言模型。

4.

创新思维培养

：鼓励学生基于专利内容进行创新思考，探索更多可能的应用场景和技术改进。

教材选择：

1.

专利文献

：科大讯飞申请的语言模型训练方法专利全文。

2.

技术论文

：相关领域的最新研究论文，特别是关于内存优化和流水线效率提升的论文。

3.

案例分析

：类似技术在其他领域的应用案例，以便学生更好地理解技术的实际应用。

4.

编程教材

：Python编程教材，用于指导学生实现小型语言模型。

授课方式：

1.

理论讲解

：通过课堂讲授，详细解释专利内容和技术原理。

2.

案例分析

：组织学生分析相关案例，加深对技术应用的理解。

3.

实践操作

：指导学生使用Python编程，实现小型语言模型，并进行内存和效率优化。

4.

小组讨论

：鼓励学生分组讨论，探索专利技术的创新应用和改进方案。

5.

专家讲座

：邀请科大讯飞的技术专家进行专题讲座，分享行业经验和最新技术动态。

评估标准：

1.

专利理解

：通过笔试或口试，评估学生对专利内容的理解和掌握程度。

2.

技术应用

：评估学生设计的小型语言模型在内存需求和流水空泡率方面的优化效果。

3.

创新能力

：评估学生在小组讨论中提出的创新应用和改进方案的质量和可行性。

4.

实践操作

：通过实际编程作业，评估学生的编程能力和技术实现能力。

通过这一教学工作方案，学生不仅能够深入理解科大讯飞的语言模型训练方法专利，能够掌握相关技术并进行实践应用，培养创新思维和实践能力。