课程名称： 书生·浦语大模型全链路开源体系
第一部分
介绍了模型发展历史，从最开始的专有模型，逐步发展为越来越大的通用大模型。其中大模型是走向人工智能的一个重要途径。
PS：随着模型的规模越来越大，其表现出更强的通用智能。这个毫无疑问，近些年大模型的能力表现是惊人的，但距离智能还是有一定的差距的，比如没有RLHF和专有知识模型库时，其一些回答会表现的很智障。从我个人的角度理解，现有的大模型更多的是在语料库或多模态训练数据的高维压缩，因为训练数据足够多，模型参数足够大，因此其可以实现惊人的效果，举个栗子：如果给出一个万维数据库，对每个数据标注索引号，那么通过检索也可以获得精确结果。而大模型实际上是对万维数据库的压缩，通过在高维数据空间中检索，输出使用者想要的结果。所以从这个角度来看，也可以理解为一个数据压缩算法😄。
第二部分 InternLM2大模型
介绍了InternLM2大模型的能力和一些评测结果，具体就不说了，总之，很强！
第三部分、模型实际应用的流程
模型越大，表现出越来越强的通用智能能力，但这也给模型使用或者说工程化应用带来了更多困难，同时在实际应用中，模型表现能力和研究时也是存在一定的差距的。怎么样让模型从实验室走向实际应用，主要流程如下：
第一步是从开源模型选择适合自己场景的模型，主要关注模型不同维度的能力，尤其是模型在业务场景下的所相关的一些能力。经过初步评选。
第二步是评估业务场景下是否复杂。如果是简单场景如通用智能对话可以直接拿模型进行prompt engineer的方式接入业务场景。如果复杂需要模型的微调。则需要看算力是否足够。
第三步如果算力不足则考虑冻结部分参数，对部分参数微调。如果足够可以考虑全参数微调或继续训练多个轮次。
第四步，微调或续训练后的模型会再结合业务场景考虑是否需要交互等，然后对模型进行全面评测，如果符合预期，则可以部署上线。
书生·浦语开源的全链条体系：从数据、预训练模型体系、微调框架、部署框架、评测工具和应用工具。
通过书生浦语体系的介绍，可以看出训练大模型需要庞大的资源，高效的训练调度和高可拓展性能。因此对于普通玩家专注于大模型的应用会是一个不错的选择。
大模型作为一个较高智能程度的工具，对这个社会对影响是重大且细微的。这里可以看到除了在工程方面需要对数据模态进行融合和数据清洗、标准化处理及对齐外。其中重要的一点是对语料库或者数据集的价值观对齐，这点可能在实际应用中需要着重考虑，符合人类长远发展考虑的智能体才是研究员和工程人员考虑的。
还需要详细了解的内容
代码解释器
