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大模型原理与训练实战 视频教程 下蝲
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 资料目录Q?/strong>
├─W一阶段 大模型顶架构原理精?/span>
?nbsp; 00 不同基础不同目标的学习\径规?mp4
?nbsp; 【Transformer? Transformer与注意力机制入门.mp4
?nbsp; 【Transformer? Attention注意力机制的本质.mp4
?nbsp; 【Transformer? Transformer中的注意力计流E?& 多头注意力机?mp4
?nbsp; 【Transformer? Transformer的基本架?mp4
?nbsp; 【Transformer? Embedding与位|编?mp4
?nbsp; 【Transformer? 正余弦编码的数学与实用意?mp4
?nbsp; 【Transformer? 正余弦编码的实际计算与高l空间可视化.mp4
?nbsp; 【Transformer? ~码器结构详解之D差链接.mp4
?nbsp; 【Transformer? ~码器结构详解之Layer Normalization.mp4
?nbsp; 【Transformer?0 ~码器结构详解之前馈经|络FFN.mp4
?nbsp; 【Transformer?1 完整Transformerl构下的解码器Decoder.mp4
?nbsp; 【Transformer?2 Decoder的输入与teacher forcing.mp4
?nbsp; 【Transformer?3 掩码与掩码注意力机制.mp4
?nbsp; 【Transformer?4 填充掩码与前L码的实现.mp4
?nbsp; 【Transformer?5 ~码-解码注意力层.mp4
?nbsp; 【Transformer?6 Decoder-Onlyl构下的Decoder.mp4
?nbsp; 【LLaMA? LLaMA中的Decoder架构详解.mp4
?nbsp; 【LLaMA? LLaMA中的Embedding?mp4
?nbsp; 【LLaMA? RMSNorm均方根层归一?mp4
?nbsp; 【LLaMA? 旋{位置~码ROPE.mp4
?nbsp; 【LLaMA?.5 旋{位置~码的Q&A.mp4
?nbsp; 【LLaMA? KV~存的原理与初步实现.mp4
?nbsp; 【LLaMA?.5 旉复杂度、机器翻译等Q&A.mp4
?nbsp; 【LLaMA】原理与架构复现 Part 2.mp4
?nbsp; 【LLaMA】原理与架构复现 Part 3.mp4
?nbsp; 【LLaMA】原理与架构复现 Part 4.mp4
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├─【赠送?0时NLP高效入门
?nbsp; 01_【神l网l入门? SSE与二分类交叉熉|?mp4
?nbsp; 02_【神l网l入门? 二分cM叉熵的原理与实现.mp4
?nbsp; 03_【神l网l入门? 多分cM叉熵的原理与实现.mp4
?nbsp; 04_【DNN? 梯度下降中的两个关键问题.mp4
?nbsp; 05_【DNN?.1 反向传播的原?mp4
?nbsp; 06_【DNN?.2 反向传播的实?mp4
?nbsp; 07_【DNN? 走出W一步：动量法Momentum.mp4
?nbsp; 08_【DNN? 开始P代：batch与epochs.mp4
?nbsp; 09_【DNN?.1 在Fashion-MNIST数据集上实现完整的神l网l（上）.mp4
?nbsp; 10_【DNN?.2 在Fashion-MNIST数据集上实现完整的神l网l（下）.mp4
?nbsp; 11_【RNN?.1 Ƣ迎来到NLP的世?mp4
?nbsp; 12_【RNN?.2 大模型的行业影响与发?mp4
?nbsp; 13_【RNN?.1 深度学习中的旉序列数据.mp4
?nbsp; 14_【RNN?.2 文字序列数据 - l构与分词操?mp4
?nbsp; 15_【RNN?.3 文字序列数据 - Token与编?mp4
?nbsp; 16_【RNN?.1~3.2 RNN的架构与数据?mp4
?nbsp; 17_【RNN?.3 各类NLPd下@环神l网l的输入与输?mp4
?nbsp; 18_【RNN?.4.1 认识PyTorch中nn.RNN?mp4
?nbsp; 19_【RNN?.4.2 在PyTorch中实现RNN.mp4
?nbsp; 20_【RNN?.4.3 深度经|络的实?mp4
?nbsp; 21_【RNN?.4.4 自定义@环层中的循环数据?mp4
?nbsp; 22_【RNN?.4.5 双向循环经|络.mp4
?nbsp; 23_【RNN?.4.6【加】手动实现RNN执行情感分类d.mp4
?nbsp; 24_【RNN?.4.7【加】手动实现RNN执行文本生成d.mp4
?nbsp; 25_【RNN?.5.1 RNN反向传播的数学流E?mp4
?nbsp; 26_【RNN?.5.2 RNN各类~陷的数学本?mp4
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├─【赠送?时??训练LlaMA模型
?nbsp; 01 环境准备与算力准?mp4
?nbsp; 02 预训l微调数据集准备.mp4
?nbsp; 03 训练定制化Tokenizer.mp4
?nbsp; 04 llama-like模型的预训练Q上Q?mp4
?nbsp; 05 llama-like模型的预训练Q下Q?mp4
?nbsp; 06 指o微调 + l果展示.mp4
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├─【赠送】python基础
?nbsp; Lesson 1.Hello World!.mp4
?nbsp; Lesson 2.数值型对象的创?mp4
?nbsp; Lesson 3.数值型对象的科学运?mp4
?nbsp; Lesson 4.布尔型对?mp4
?nbsp; Lesson 5.字符串型对象的创?mp4
?nbsp; Lesson 6.字符串烦?mp4
?nbsp; Lesson 7.字符串的常用Ҏ(gu)Q一Q?mp4
?nbsp; Lesson 8.字符串常用方法（二）.mp4
?nbsp; Lesson 9.列表对象的创Z索引.mp4
?nbsp; Lesson 10.列表的常用方法（一Q?mp4
?nbsp; Lesson 11.列表常用Ҏ(gu)Q二Q?mp4
?nbsp; Lesson 12.元组对象的创Z索引.mp4
?nbsp; Lesson 13.元组的常用方?mp4
?nbsp; Lesson 14.字典对象的创Z索引.mp4
?nbsp; Lesson 15.字典的常用方?mp4
?nbsp; Lesson 16.集合的创建（斎ͼ.mp4
?nbsp; Lesson 17.集合的常用方法（斎ͼ.mp4
?nbsp; Lesson 18.冻集合的创徏与?mp4
?nbsp; Lesson 19.控制语句Q一Q：判别语句.mp4
?nbsp; Lesson 20.控制语句Q二Q：循环语句.mp4
?nbsp; Lesson 21.控制语句Q三Q：条g循环.mp4
?nbsp; Lesson 22.函数Q一Q：函数的?mp4
?nbsp; Lesson 23.函数Q二Q：函数的参?mp4
?nbsp; Lesson 24.函数Q三Q：变量作用域与lambda函数.mp4
?nbsp; Lesson 25.cȝ创徏.mp4
?nbsp; Lesson 26.cȝҎ(gu)和?mp4
?nbsp; Lesson 27.NumPy基础.mp4
?nbsp; Lesson 28.NumPy数组的常用方?mp4
?nbsp; Lesson 29.NumPy的广播与U学计算.mp4
?nbsp; Lesson 30.Pandas入门.mp4
?nbsp; Lesson 31.DataFrame数据l构基础.mp4
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├─【赠送】大模型入门基础
?nbsp; 01_【预习课】Lesson 1 h邮箱Gmail注册.mp4
?nbsp; 02_【预习课】Lesson 2 OpenAI账号注册.mp4
?nbsp; 03_【预习课】Lesson 3 ChatGPT Plus升程.mp4
?nbsp; 04_【预习课】Lesson 4 ChatGPT防封指南.mp4
?nbsp; 05_Ch 1.1 OpenAI官网使用说明.mp4
?nbsp; 06_Ch 1.2 本地调用OpenAI APIҎ(gu).mp4
?nbsp; 07_Ch 2.1 Completion模型与Chat模型介绍.mp4
?nbsp; 08_Ch 2.2 Completion.create函数参数详解.mp4
?nbsp; 09_Ch 2.3 Completion.create函数调参数实?mp4
?nbsp; 10_Ch 2.4手动创徏可调节对话风格的对话机器人创?mp4
?nbsp; 11_Ch 3.1 大语a模型原生能力与涌现能力介l?mp4
?nbsp; 12_Ch 3.2 提示工程技术入?mp4
?nbsp; 13_Ch 4.1 One-shot&Few-shot提示Ҏ(gu).mp4
?nbsp; 14_Ch 4.2 Zero-shot-CoT提示法（斎ͼ.mp4
?nbsp; 15_Ch 4.3Few-shot-CoT提示?mp4
?nbsp; 16_Ch 4.4 LtM提示Ҏ(gu).mp4
?nbsp; 17_Ch 5.1 SCAN指o译目介绍与数据集准备.mp4
?nbsp; 18_Ch 5.2 针对SCAN数据集的Few-shot-LtM提示工程程.mp4
?nbsp; 19_Ch 5.3 SCAN指o译目完整建模程.mp4
?nbsp; 20_Ch 6.1 Chat Completion模型背景介绍.mp4
?nbsp; 21_Ch 6.2 Chat Completion模型发展现状.mp4
?nbsp; 22_Ch 7.1 Chat Completion模型API详解.mp4
?nbsp; 23_Ch 7.2 Messages参数讄技?mp4
?nbsp; 24_Ch 7.3 Z特定知识的简易问{机器h创徏Ҏ(gu).mp4
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└─【赠送】大模型必备PyTorch基础
Lesson 1 张量的创Z常用Ҏ(gu).mp4
Lesson 2 张量的烦引、分片、合q及l度调整.mp4
Lesson 3 张量的广播和U学q算.mp4
Lesson 4 张量的线性代数运?mp4
Lesson 5 基本优化Ҏ(gu)与最二乘法.mp4
Lesson 6 动态计图与梯度下降入?mp4
Lesson 7.1 经|络的诞生与发展.mp4
Lesson 7.2 机器学习中的基本概念.mp4
Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架.mp4
Lesson 8.1单层回归经|络 & Tensor新手避坑指南.mp4
Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归|络的正向传?mp4
Lesson 8.3 二分cȝl网l的原理与实?mp4
Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分cȝl的正向传播.mp4
Lesson 8.5 多分cȝl网l?mp4
Lesson 9.1 从异或门问题认识多层经|络.mp4
Lesson 9.2 黑箱Q深度神l网l的不可解释?mp4
Lesson 9.3 & 9.4 层与Ȁzd?mp4
Lesson 9.5 ?实现深度经|络的正向传?mp4
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| Java1234官方?5Q?/td> | 
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| Java1234官方?5Q?/td> | 838462530 |
苏公|安?32061202001004?/p>
