mindspore-courses · lyqcom · Jan 15, 2025
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 | 第八讲 |     多模态预训练大模型     | 紫东太初多模态大模型的设计、数据处理和优势；语音识别的理论概述、系统框架和现状及挑战。                                                                                             | [link](https://www.bilibili.com/video/BV1wg4y1K72r/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429) | / | / |
 | 第九讲 |  Instruct Tuning  | Instruction tuning的核心思想：让模型能够理解任务描述（指令）。Instruction tuning的局限性：无法支持开放域创新性任务、无法对齐LM训练目标和人类需求。Chain-of-thoughts：通过在prompt中提供示例，让模型“举一反三”。 | [link](https://www.bilibili.com/video/BV1cm4y1e7Cc/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429) | [link](./Season1.step_into_chatgpt/8.Instruction/) | [link](./Season1.step_into_chatgpt/0.Course-Review/8-Instruction.md) |
 | 第十讲 |       RLHF        | RLHF核心思想：将LLM和人类行为对齐。RLHF技术分解：LLM微调、基于人类反馈训练奖励模型、通过强化学习PPO算法实现模型微调。                                                                     | [link](https://www.bilibili.com/video/BV15a4y1c7dv/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429) | [link](./Season1.step_into_chatgpt/9.RLHF/) | 更新中 |
-| 第十一讲  |      ChatGLM      | GLM模型结构，从GLM到ChatGLM的演变，ChatGLM推理部署代码演示| [link](https://www.bilibili.com/video/BV1ju411T74Y/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429)  |[link](./Season2.step_into_llm/01.ChatGLM/)|[link](https://mp.weixin.qq.com/s/ZUoga1poFj49QPE3UNwE_w)|
-| 第十二讲  |   多模态遥感智能解译基础模型   | 本次课程由中国科学院空天信息创新研究院研究员 实验室副主任 孙显老师讲解多模态遥感解译基础模型，揭秘大模型时代的智能遥感技术的发展与挑战、遥感基础模型的技术路线与典型场景应用| [link](https://www.bilibili.com/video/BV1Be41197wY/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429)  | /| [link](https://mp.weixin.qq.com/s/gx4KxpSfqDooIKvS8sN2fA)|
-| 第十三讲  |     ChatGLM2      | ChatGLM2技术解析，ChatGLM2推理部署代码演示，ChatGLM3特性介绍| [link](https://www.bilibili.com/video/BV1Ew411W72E/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429)  | [link](./Season2.step_into_llm/02.ChatGLM2/) |[link](https://mp.weixin.qq.com/s/Mu29b7E4TxtJBkONOJQdEA)|
-| 第十四讲  |     文本生成解码原理      | 以MindNLP为例，讲解搜索与采样技术原理和实现| [link](https://www.bilibili.com/video/BV1QN4y117ZK/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429)  | [link](./Season2.step_into_llm/03.Decoding/) |[link](https://mp.weixin.qq.com/s/1WpiKb_1hPck_0EDnThmtA)|
-| 第十五讲  |       LLAMA       | LLaMA背景及羊驼大家族介绍，LLaMA模型结构解析，LLaMA推理部署代码演示| [link](https://www.bilibili.com/video/BV1nN41157a9/?spm_id_from=333.999.0.0) | [link](./Season2.step_into_llm/04.LLaMA/) |  [link](https://mp.weixin.qq.com/s/9QdP062-agcIbsR0_a-b3g)  |
-| 第十六讲  |      LLAMA2       | 介绍LLAMA2模型结构，走读代码演示LLAMA2 chat部署| [link](https://www.bilibili.com/video/BV1Me411z7ZV/?spm_id_from=333.999.0.0) | [link](./Season2.step_into_llm/05.LLaMA2/) | [link](https://mp.weixin.qq.com/s/kmuMocA2oPJQNTXAjBKZ9A) |                                 
+| 第十一讲  |      ChatGLM      | GLM模型结构，从GLM到ChatGLM的演变，ChatGLM推理部署代码演示| [link](https://www.bilibili.com/video/BV1ju411T74Y/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429)  |[link](./Season2.step_into_llm/01.ChatGLM/)|[link](https://mp.weixin.qq.com/s/w1EWv7BP8zV-FsPMgTY8iA)|
+| 第十二讲  |   多模态遥感智能解译基础模型   | 本次课程由中国科学院空天信息创新研究院研究员 实验室副主任 孙显老师讲解多模态遥感解译基础模型，揭秘大模型时代的智能遥感技术的发展与挑战、遥感基础模型的技术路线与典型场景应用| [link](https://www.bilibili.com/video/BV1Be41197wY/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429)  | /|/|
+| 第十三讲  |     ChatGLM2      | ChatGLM2技术解析，ChatGLM2推理部署代码演示，ChatGLM3特性介绍| [link](https://www.bilibili.com/video/BV1Ew411W72E/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429)  | [link](./Season2.step_into_llm/02.ChatGLM2/) |[link](https://mp.weixin.qq.com/s/yKaRBoA8q7k7k2s4R3oSKQ)|
+| 第十四讲  |     文本生成解码原理      | 以MindNLP为例，讲解搜索与采样技术原理和实现| [link](https://www.bilibili.com/video/BV1QN4y117ZK/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429)  | [link](./Season2.step_into_llm/03.Decoding/) |[link](https://mp.weixin.qq.com/s/x-rSWEkJ6pTDPfyiGcl7Tg)|
+| 第十五讲  |       LLAMA       | LLaMA背景及羊驼大家族介绍，LLaMA模型结构解析，LLaMA推理部署代码演示| [link](https://www.bilibili.com/video/BV1nN41157a9/?spm_id_from=333.999.0.0) | [link](./Season2.step_into_llm/04.LLaMA/) |  [link](https://mp.weixin.qq.com/s/WF1PvYzS5IaKS-bAKrvx3w)  |
+| 第十六讲  |      LLAMA2       | 介绍LLAMA2模型结构，走读代码演示LLAMA2 chat部署| [link](https://www.bilibili.com/video/BV1Me411z7ZV/?spm_id_from=333.999.0.0) | [link](./Season2.step_into_llm/05.LLaMA2/) | [link](https://mp.weixin.qq.com/s/DDUiuXcGhl27zAojO2uu_g) |                                 
 | 第十七讲  |       鹏城脑海        | 鹏城·脑海200B模型是具有2千亿参数的自回归式语言模型，在中国算力网枢纽节点'鹏城云脑II'千卡集群上基于昇思MindSpore的多维分布式并行技术进行长期大规模训练。模型聚焦中文核心能力，兼顾英文和部分多语言能力，目前完成了1.8T token量的训练 | [link](https://www.bilibili.com/video/BV1AT4y1p7bJ/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429)   |  / | [link](https://mp.weixin.qq.com/s/BVzOzP_EEV3b-CNnqiRNXA) |
-| 第十八讲  |      CPM-Bee      | 介绍CPM-Bee预训练、推理、微调及代码现场演示 |[link](https://www.bilibili.com/video/BV1VZ4y1n7t9/?spm_id_from=333.999.0.0)  | [link](https://github.com/mindspore-courses/step_into_llm/tree/master/Season2.step_into_llm/07.CPM) |  [link](https://mp.weixin.qq.com/s/lalEtEzUTQRqS1M-6AEVow) |
+| 第十八讲  |      CPM-Bee      | 介绍CPM-Bee预训练、推理、微调及代码现场演示 |[link](https://www.bilibili.com/video/BV1VZ4y1n7t9/?spm_id_from=333.999.0.0)  | [link](https://github.com/mindspore-courses/step_into_llm/tree/master/Season2.step_into_llm/07.CPM) |  [link](https://mp.weixin.qq.com/s/-qd6P1tjo4rnvMv7m_e9Og) |
 | 第十九讲  |      RWKV1-4      | RNN的没落和Transformers的崛起 万能的Transformers？Self-attention的弊端 “拳打”Transformer的新RNN-RWKV 基于MindNLP的RWKV模型实践 |   [link](https://www.bilibili.com/video/BV1K4421w7Ha/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429) | / | [link](https://mp.weixin.qq.com/s/n9uxjENUA-XQEXXO3BJiPA) |
 | 第二十讲  |        MOE        | MoE的前世今生 MoE的实现基础：AlltoAll通信； Mixtral 8x7b: 当前最好的开源MoE大模型，MoE与终身学习，基于昇思MindSpore的Mixtral 8x7b推理演示。           |   [link](https://www.bilibili.com/video/BV1jH4y177DL/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429) | [link](https://github.com/mindspore-courses/step_into_llm/tree/master/Season2.step_into_llm/08.MoE)  |  [link](https://mp.weixin.qq.com/s/QubiOzpEau6dqMgFAVhxog) |
-| 第二十一讲 |     高效参数微调      | 介绍Lora、（P-Tuning）原理及代码实现 | [link](https://www.bilibili.com/video/BV11D421j7fZ/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429)  | [link](https://github.com/mindspore-courses/step_into_llm/tree/master/Season2.step_into_llm/09.PEFT) | [link](https://mp.weixin.qq.com/s/EAge4XZEG8vsyAvQFXZrhA) |
+| 第二十一讲 |     高效参数微调      | 介绍Lora、（P-Tuning）原理及代码实现 | [link](https://www.bilibili.com/video/BV11D421j7fZ/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429)  | [link](https://github.com/mindspore-courses/step_into_llm/tree/master/Season2.step_into_llm/09.PEFT) | / |
 | 第二十二讲 |Prompt Engineering | Prompt engineering：1.什么是Prompt？2.如何定义一个Prompt的好坏或优异? 3.如何撰写优质的Prompt？4.如何产出一个优质的Prompt？ 5.浅谈一些我们在进行Prompt的时候遇到的问题。   | [link](https://www.bilibili.com/video/BV1aD421W73q/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429) |  / |[link](https://mp.weixin.qq.com/s/CTVpcpKZA3E6oZftwpdgEA) |
-| 第二十三讲 |  多维度混合并行自动搜索优化策略  | 议题一·时间损失模型及改进多维度二分法/议题二·APSS算法应用   | [上](https://www.bilibili.com/video/BV1if421X7jB/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429)   [下](https://www.bilibili.com/video/BV1QM4m1z7FV/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429) | [link](https://mp.weixin.qq.com/s/8OufiPX4FLbgj8ztnckcWQ)  | 
-|第二十四讲 |   书生.浦语大模型开源全链工具链简介与智能体开发体验| 在本期课程中，我们有幸邀请到了书生.浦语社区技术运营、技术布道师闻星老师，以及昇思MindSpore技术布道师耿力老师，来详细解读书生.浦语大模型开源全链路工具链，演示如何对书生.浦语进行微调、推理以及智能体开发实操。| [link](https://www.bilibili.com/video/BV1K4421w7Ha/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429) |    /     | [link](https://mp.weixin.qq.com/s/uh_RIThOEzkkWVbK_RBALQ)  |
+| 第二十三讲 |  多维度混合并行自动搜索优化策略  | 议题一·时间损失模型及改进多维度二分法/议题二·APSS算法应用   | [上](https://www.bilibili.com/video/BV1if421X7jB/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429)   [下](https://www.bilibili.com/video/BV1QM4m1z7FV/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429) | [link](https://mp.weixin.qq.com/s/7DvoB6Y27jaT0T85dJ7L-w)  | 
+|第二十四讲 |   书生.浦语大模型开源全链工具链简介与智能体开发体验| 在本期课程中，我们有幸邀请到了书生.浦语社区技术运营、技术布道师闻星老师，以及昇思MindSpore技术布道师耿力老师，来详细解读书生.浦语大模型开源全链路工具链，演示如何对书生.浦语进行微调、推理以及智能体开发实操。| [link](https://www.bilibili.com/video/BV1K4421w7Ha/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=eb3a45e6eb4dccc5795f97586b78f429) |    /     | / |
 | 第二十五讲 |        RAG        |     |     |     |     |
 | 第二十六讲 |   LangChain模块解析   | 解析Models、Prompts、Memory、Chains、Agents、Indexes、Callbacks模块，及案例分析 |     |     |      |
 | 第二十七讲 |      RWKV5-6      |      /    |     |     |      |