MindSpore的LLaMA这个课程让我在AI世界探索出了一条新奇的之旅。我觉得这个项目很大胆很有想法，里面有一位老师的话让我印象深刻，他说华为的这个平台，就像是一辆汽车（当然肯定是很起始阶段的，发展阶段的汽车），而TensorFlow这些平台就像一架舒服马车，目前看可能这个简陋的汽车是不如这个马车舒服，但是一定是未来的方向。
首先，MindSpore框架的引入给我的学习旅程增添了许多色彩。以前我一直觉得深度学习是一项高难度的技能，但MindSpore的设计使我发现原来入门并不那么难。Transform、LLaMA等相关课程通过讲解大型语言模型的核心概念，为我打开了AI世界的大门。
在学习心得方面，我最大的收获是通过实际操作深入理解了理论知识。课程设计了一系列的实际案例，让我在动手操作中更直观地领会了大型语言模型的构建过程尤其是第一节课，老师们对语言历史的娓娓道来和发展，以及transform原理，注意力机制，多头机制这些内容，用简单的形式讲述出来，让我觉得AI不再是遥不可及的技能。甚至有种自己找其他资料拓展的学习冲动。
在经验分享方面，我认为学习者应该注重理论和实践的结合。实际操作是学习过程中的亮点，通过动手解决问题才能真正掌握知识。同时，多参与社区讨论，看看其他同学如何操作的，做了哪些有趣的内容，与同学们分享问题和心得，能够开阔视野，激发创新思维，整个也很有意思。
关于课程反馈，我觉得课程内容安排很丰富，但是文档内容可以改进下，方便不同能力水平的人快速查找，会更有助于上手。另外在实验的测试和指导封面也希望有更全面和详细一点的指导，比如说xxx是怎么做的，附上一些截图，这样更加生动。另外在课程方面我觉得可以多加一些整个框架工作的流程图，结合代码来讲解，就不会显得枯燥和晦涩。还有一个小建议的话，就是可以在课程中加入一些小小作业，方便我们“刷打结合”！
对于MindSpore框架的体验和反馈，我对其简单易用的特点印象深刻。在线社区和文档资源也帮助我迅速解决了许多疑问。未来，希望MindSpore能够继续提供更多有趣和实用的功能，让学习过程更加愉悦。
通过LLaMA课程的学习，我对大型语言模型的构建和训练有了更深入的理解。未来，我期望将所学的知识应用到实际项目中，在AI世界的新奇之旅做出更多有趣有用的事情。
