从到训练私有大模型企业急迫需求抢占市场先机
2026-01-09 18:13
从到训练私有大模型企业急迫需求抢占市场先机
总计: 9 个文件夹, 95 个文件 从0到1 ,企业急迫需求, {1}第1章 课程介绍 [1.1]1-1 【导航】课程导学&;amp;让你快速了解课程ev.mp4 (39.64MB) [1.2]1-2 【内容安排】课程安排和学习建议ev.mp4 (13.59MB) [1.3]1-3 【行业发展】ChatGPT对行业、社会有什么影响,我们要ev.mp4 (39.54MB) [1.4]1-4 【发展史】ChatGPT的简要历史ev.mp4 (16.34MB) [1.5]1-5 【学习须知】本课程为什么使用gpt2而不是gpt3_ev.mp4 (5.87MB) {2}第2章 [2.1]2-1 【认知】为什么要引入paddle?平时使用torch,学ev.mp4 (9.13MB) [2.2]2-2 【框架】paddle和torch与tensorflow对ev.mp4 (11.15MB) [2.3]2-3 【NLP工具和预训练模型】paddleNLP和huggi_ev.mp4 (5.62MB) [2.4]2-4 【平台】介绍aistudio_ev.mp4 (23.93MB) [2.5]2-5 【工具】介绍基于gpt4的IDE cursor_ev.mp4 (19.28MB) {3}第3章 chatGPT [3.10]3-10 【激活函数】常见七种激活函数对比ev.mp4 (21.61MB) [3.11]3-11 【预训练语言模型】RNN-LSTM-ELMO_ev.mp4 (37.75MB) [3.12]3-12 本章梳理小结ev.mp4 (5.50MB) [3.1]3-1 【认知】词向量,词向量与gpt的关系ev.mp4 (8.72MB) [3.2]3-2 【语言模型】语言模型和评估指标PPL_ev.mp4 (23.18MB) [3.3]3-3 【词向量模型】word2vec-cbow和skipgra_ev.mp4 (14.53MB) [3.4]3-4 【softmax加速】是softmax 树型优化ev.mp4 (25.76MB) [3.5]3-5 【softmax加速】softmax负采样优化ev.mp4 (20.85MB) [3.6]3-6 【数据准备与预处理】word2vec实战(1)ev.mp4 (57.20MB) [3.7]3-7 【数据准备与预处理】word2vec实战(2)ev.mp4 (31.50MB) [3.8]3-8 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练(1)ev.mp4 (25.01MB) [3.9]3-9 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练(2)ev.mp4 (35.64MB) {4}第4章 chatGPT基石模型——基于Transformer [4.10]4-10 transformer-xl解决长序列的问题(2)ev.mp4 (27.97MB) [4.11]4-11 本章梳理总结ev.mp4 (6.76MB) [4.1]4-1 本章介绍ev.mp4 (2.18MB) [4.2]4-2 seq2seq结构和注意力ev.mp4 (23.75MB) [4.3]4-3 seq2seq-attention的一个案例ev.mp4 (11.11MB) [4.4]4-4 transformer的multi-head atten_ev.mp4 (39.60MB) [4.5]4-5 transformer的残差链接-解决梯度消失问题ev.mp4 (12.56MB) [4.6]4-6 transformer的layernorm-归一化提升训ev.mp4 (10.75MB) [4.7]4-7 transformer的decoder 解码器ev.mp4 (14.68MB) [4.8]4-8 sparse-transformer 稀疏模型ev.mp4 (11.23MB) [4.9]4-9 transformer-xl 解决长序列的问题(1)ev.mp4 (26.78MB) {5}第5章 基于Transformer另一分支Bert [5.10]5-10 bert(transformer encoder)主要ev.mp4 (44.74MB) [5.11]5-11 bert(transformer encoder)的完ev.mp4 (91.56MB) [5.12]5-12 Ernie文心一言基础模型(1)ev.mp4 (26.20MB) [5.13]5-13 Ernie文心一言基础模型(2)ev.mp4 (13.12MB) [5.14]5-14 plato百度对话模型(1)ev.mp4 (28.03MB) [5.15]5-15 plato 百度对话模型(2)ev.mp4 (29.35MB) [5.16]5-16 本章总结ev.mp4 (12.74MB) [5.1]5-1 本章介绍ev.mp4 (1.87MB) [5.2]5-2 metric-评估指标(BLUE-rouge-L-MET_ev.mp4 (34.23MB) [5.3]5-3 常见 subword 算法(BPE-wordpiece)ev.mp4 (10.25MB) [5.4]5-4 常见的NLP任务ev.mp4 (10.50MB) [5.5]5-5 bert 预训练模型ev.mp4 (41.76MB) [5.6]5-6 bert情感分析实战paddle(1)ev.mp4 (53.22MB) [5.7]5-7 bert情感分析实战paddle(2)ev.mp4 (57.61MB) [5.8]5-8 evaluate和predict方法paddle_ev.mp4 (30.47MB) [5.9]5-9 bert(transformer encoder)主要源ev.mp4 (45.19MB) {6}第6章 chatGPT的核心技术——强化学习 [6.10]6-10 actor-critic(2)ev.mp4 (12.06MB) [6.11]6-11 TRPO+PPO(1)ev.mp4 (40.93MB) [6.12]6-12 TRPO+PPO(2)ev.mp4 (28.62MB) [6.13]6-13 DQN代码实践torch-1_ev.mp4 (44.11MB) [6.14]6-14 DQN代码实践torch-2_ev.mp4 (49.49MB) [6.15]6-15 DoubleDQN+DuelingDQ代码torc_ev.mp4 (52.98MB) [6.16]6-16 REINFORCE代码torch_ev.mp4 (47.87MB) [6.17]6-17 PPO代码实践torch_ev.mp4 (65.55MB) [6.18]6-18 强化学习-本章总结ev.mp4 (16.85MB) [6.1]6-1 RL是什么&为什么要学习RL_ev.mp4 (21.46MB) [6.2]6-2 强化学习章介绍ev.mp4 (4.41MB) [6.3]6-3 RL基础概念ev.mp4 (12.17MB) [6.4]6-4 RL马尔可夫过程ev.mp4 (28.77MB) [6.5]6-5 RL三种方法(1)ev.mp4 (30.12MB) [6.6]6-6 RL三种方法(2)ev.mp4 (10.65MB) [6.7]6-7 DQN和DQN的2种改进算法(1)ev.mp4 (20.26MB) [6.8]6-8 DQN和DQN的2种改进算法(2)ev.mp4 (24.63MB) [6.9]6-9 actor-critic(1)ev.mp4 (38.68MB) {7}第7章 chatGPT技术演变——从GPT 1 [7.10]7-10 Antropic LLM大型语言模型ev.mp4 (40.83MB) [7.11]7-11 GPT-本章总结ev.mp4 (12.89MB) [7.1]7-1 GPT1 模型ev.mp4 (25.22MB) [7.2]7-2 GPT2 模型ev.mp4 (25.93MB) [7.3]7-3 GPT3 模型-1_ev.mp4 (31.94MB) [7.4]7-4 GPT3 模型-2_ev.mp4 (28.06MB) [7.5]7-5 gpt-codex 基于GPT技术开发的模型ev.mp4 (23.54MB) [7.6]7-6 alphaCode基于GPT技术开发的模型-1_ev.mp4 (28.90MB) [7.7]7-7 alphaCode基于GPT技术开发的模型-2_ev.mp4 (16.84MB) [7.8]7-8 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-1_ev.mp4 (21.78MB) [7.9]7-9 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-2_ev.mp4 (27.07MB) {8}第8章 RLHF训练类ChatGPT [8.10]8-10 RLHF强化学习人类反馈的训练-model-base_ev.mp4 (24.08MB) [8.11]8-11 RLHF强化学习人类反馈的训练-model-opt_ev.mp4 (13.28MB) [8.13]8-13 RLHF强化学习人类反馈的训练-generation(ev.mp4 (48.79MB) [8.14]8-14 RLHF强化学习人类反馈的训练-exp_maker(1_ev.mp4 (32.05MB) [8.15]8-15 RLHF强化学习人类反馈的训练-exp_maker(2_ev.mp4 (43.19MB) [8.16]8-16 RLHF强化学习人类反馈的训练-buffer-util_ev.mp4 (56.03MB) [8.17]8-17 RLHF强化学习人类反馈的训练-buffer-loss_ev.mp4 (45.66MB) [8.19]8-19 RLHF强化学习人类反馈的训练-main_ev.mp4 (68.91MB) [8.1]8-1 chatGPT训练实战ev.mp4 (13.24MB) [8.2]8-2 SFT有监督的训练-数据处理ev.mp4 (63.07MB) [8.3]8-3 SFT有监督训练-trainer_ev.mp4 (37.66MB) [8.4]8-4 SFT有监督训练-train_ev.mp4 (63.73MB) [8.5]8-5 RM训练-model+dataset(1)ev.mp4 (27.00MB) [8.6]8-6 RM训练-model+dataset(2)_ev.mp4 (25.81MB) [8.7]8-7 RM训练-trainer_ev.mp4 (31.29MB) [8.8]8-8 RM训练-train-rm_ev.mp4 (35.55MB) [8.9]8-9 RLHF强化学习人类反馈的训练-dataset_ev.mp4 (14.38MB) pan.quark.cn 夸克网盘是夸克推出的一款云服务产品,功能包括云存储、高清看剧、文件在线解压、PDF一键转换等。通过夸克网盘可随时随地管理和使用照片、文档、手机资料,目前支持Android、iOS、PC、iPad。 4
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