文档详情 ID: cml78rcsr1bgzf488z1txdfb6 后台管理 九天菜菜-[正课]大模型原理与训练实战 网盘资源 | 影盘社 file:19_[RNN]3.4.2 在PyTorch中实现RNN.mp4 file:04_[DNN]1 梯度下降中的两个关键问题.mp4 file:22_[RNN]3.4.5 双向循环神经网络.mp4 file:07_[DNN]3 走出第一步:动量法Momentum.mp4 file:26_[RNN]3.5.2 RNN各类缺陷的数学本质.mp4 file:08_[DNN]4 开始迭代:batch与epochs.mp4 file:24_[RNN]3.4.7[加餐]手动实现RNN执行文本生成任务.mp4 file:14_[RNN]2.2 文字序列数据 - 结构与分词操作.mp4 file:09_[DNN]5.1 在Fashion-MNIST数据集上实现完整的神经网络(上).mp4 file:05_[DNN]2.1 反向传播的原理.mp4 file:12_[RNN]1.2 大模型的行业影响与发展.mp4 file:11_[RNN]1.1 欢迎来到NLP的世界.mp4 file:01_[神经网络入门]1 SSE与二分类交叉熵损失.mp4 file:17_[RNN]3.3 各类NLP任务下循环神经网络的输入与输出.mp4 file:13_[RNN]2.1 深度学习中的时间序列数据.mp4 file:[Transformer]15 编码-解码注意力层.mp4 file:[LLaMA]3 RMSNorm均方根层归一化.mp4 file:[Transformer]16 Decoder-Only结构下的Decoder.mp4 file:[LLaMA]1 LLaMA中的Decoder架构详解.mp4 file:[LLaMA]原理与架构复现 Part 2.mp4 file:00 不同基础不同目标的学习路径规划.mp4 file:[Transformer]7 正余弦编码的实际计算与高维空间可视化.mp4 file:[LLaMA]4.5 旋转位置编码的Q&A.mp4 file:[Transformer]3 Transformer中的注意力计算流程 & 多头注意力机制.mp4 file:[LLaMA]5 KV缓存的原理与初步实现.mp4 file:[Transformer]9 编码器结构详解之Layer Normalization.mp4 file:21_Ch 6.2 Chat Completion模型发展现状.mp4 file:10_Ch 2.4手动创建可调节对话风格的对话机器人创建.mp4 file:18_Ch 5.2 针对SCAN数据集的Few-shot-LtM提示工程流程.mp4 file:11_Ch 3.1 大语言模型原生能力与涌现能力介绍.mp4 file:07_Ch 2.1 Completion模型与Chat模型介绍.mp4 file:02_[预习课]Lesson 2 OpenAI账号注册.mp4 file:17_Ch 5.1 SCAN指令翻译项目介绍与数据集准备.mp4 file:23_Ch 7.2 Messages参数设置技巧.mp4 file:16_Ch 4.4 LtM提示方法.mp4 file:15_Ch 4.3Few-shot-CoT提示法.mp4 file:05_Ch 1.1 OpenAI官网使用说明.mp4 file:24_Ch 7.3 基于特定知识的简易问答机器人创建方法.mp4 file:03_[预习课]Lesson 3 ChatGPT Plus升级流程.mp4 file:12_Ch 3.2 提示工程技术入门.mp4 file:Lesson 9.5 从0实现深度神经网络的正向传播.mp4 file:Lesson 1 张量的创建与常用方法.mp4 file:Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络.mp4 file:Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播.mp4 file:Lesson 2 张量的索引,分片,合并及维度调整.mp4 file:Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门.mp4 file:Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架.mp4 file:Lesson 7.2 机器学习中的基本概念.mp4 file:Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南.mp4 file:Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数.mp4 file:02 预训练微调数据集准备.mp4 file:01 环境准备与算力准备.mp4 file:06 指令微调 + 结果展示.mp4 file:03 训练定制化Tokenizer.mp4 file:04 llama-like模型的预训练(上).mp4 folder:九天菜菜-[正课]大模型原理与训练实战 folder:[赠送]10小时NLP高效入门 folder:第一阶段 大模型顶尖架构原理精讲 folder:[赠送]大模型入门基础 folder:[赠送]2小时从0到1训练LlaMA模型 分享时间 2026-02-02 入库时间 2026-02-03 资源类型 夸克网盘 分享用户 坦然*忧的香蕉 扫码获取资源 复制链接 进入网盘 分享资源
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