1、大语言模型发展趋势概述（大语言模型的发展历史回顾、当前大语言模型的热点技术、大语言模型的未来方向：更大规模、更高效率、更多模态）

2、多模态大语言模型简介（什么是多模态？多模态数据的常见种类、多模态在NLP和CV中的应用、多模态大语言模型的架构与组件、多模态数据融合与特征提取）

3、（实操演练）多模态大语言模型的训练与优化（多模态数据的标注与处理、多模态模型的训练、多模态模型的性能优化）

4、Mixture of Experts（MoE）简介（什么是Mixture of Experts？MoE的工作原理、MoE模型的架构、Moe的训练与推理、在大语言模型中集成MoE技术）

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