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file:[3.1]-3-1 [认知]词向量,词向量与gpt的关系[].mp4
file:[3.7]-3-7 [数据准备与预处理]word2vec实战(2)[].mp4
file:[3.10]-3-10 [激活函数]常见七种激活函数对比[].mp4
file:[3.12]-3-12 本章梳理小结[].mp4
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file:[3.2]-3-2 [语言模型]语言模型和评估指标PPL[].mp4
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file:[5.3]-5-3 常见 subword 算法(BPE-wordpiece)[].mp4
file:[5.5]-5-5 bert 预训练模型[].mp4
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file:[5.2]-5-2 metric-评估指标(BLUE-rouge-L-MET[].mp4
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file:[6.1]-6-1 RL是什么&为什么要学习RL[].mp4
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file:[6.3]-6-3 RL基础概念[].mp4
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file:[6.8]-6-8 DQN和DQN的2种改进算法(2)[].mp4
file:[7.8]-7-8 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-1[].mp4
file:[7.4]-7-4 GPT3 模型-2[].mp4
file:[7.10]-7-10 Antropic LLM大型语言模型[].mp4
file:[2.1]-2-1 [认知]为什么要引入paddle?平时使用torch,学[].mp4
file:[2.4]-2-4 [平台]介绍aistudio[].mp4
file:[2.5]-2-5 [工具]介绍基于gpt4的IDE cursor[].mp4
file:[2.2]-2-2 [框架]paddle和torch与tensorflow对[].mp4
file:[2.3]-2-3 [NLP工具和预训练模型]paddleNLP和huggi[].mp4
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file:[1.2]-1-2 [内容安排]课程安排和学习建议[].mp4
file:[1.5]-1-5 [学习须知]本课程为什么使用gpt2而不是gpt3[].mp4
file:[1.4]-1-4 [发展史]ChatGPT的简要历史[].mp4
file:[1.1]-1-1 [导航]课程导学&让你快速了解课程[].mp4
file:[1.3]-1-3 [行业发展]ChatGPT对行业,社会有什么影响,我们要[].mp4
file:[8.15]-8-15 RLHF强化学习人类反馈的训练-exp_maker(2[].mp4
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file:[4.6]-4-6 transformer的layernorm-归一化提升训[].mp4
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folder:第3章 chatGPT初始技术词向量原理剖析与实战
folder:第5章基于Transformer另一分支Bert系列分析与实战
folder:第6章 chatGPT的核心技术——强化学习
folder:第7章 chatGPT技术演变——从GPT 1 开始的大模型发展与演化
folder:第2章训练模型与开发平台环境
folder:第1章课程介绍
folder:第8章 RLHF训练类ChatGPT模型代码实战
folder:第4章 chatGPT基石模型——基于Transformer架构的语言模型

分享时间

2026-03-17

入库时间

2026-03-18

资源类型

夸克网盘

分享用户

整洁*雪豹

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