文档详情 ID: cmqhhtf862r7evo5s4788lt86 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:04 llama-like模型的预训练(上).mp4 file:06 指令微调 + 结果展示.mp4 file:02 预训练微调数据集准备.mp4 file:03 训练定制化Tokenizer.mp4 file:01 环境准备与算力准备.mp4 file:[Transformer]6 正余弦编码的数学与实用意义.mp4 file:[LLaMA]4 旋转位置编码ROPE.mp4 file:[LLaMA]2 LLaMA中的Embedding层.mp4 file:[Transformer]4 Transformer的基本架构.mp4 file:[LLaMA]3 RMSNorm均方根层归一化.mp4 file:[LLaMA]5 KV缓存的原理与初步实现.mp4 file:[Transformer]12 Decoder的输入与teacher forcing.mp4 file:[LLaMA]原理与架构复现 Part 3.mp4 file:[Transformer]10 编码器结构详解之前馈神经网络FFN.mp4 file:[LLaMA]5.5 时间复杂度,机器翻译等Q&A.mp4 file:[Transformer]9 编码器结构详解之Layer Normalization.mp4 file:00 不同基础不同目标的学习路径规划.mp4 file:01_[预习课]Lesson 1 谷歌邮箱Gmail注册.mp4 file:15_Ch 4.3Few-shot-CoT提示法.mp4 file:22_Ch 7.1 Chat Completion模型API详解.mp4 file:08_Ch 2.2 Completion.create函数参数详解.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:12_Ch 3.2 提示工程技术入门.mp4 file:23_Ch 7.2 Messages参数设置技巧.mp4 file:11_Ch 3.1 大语言模型原生能力与涌现能力介绍.mp4 file:17_Ch 5.1 SCAN指令翻译项目介绍与数据集准备.mp4 file:06_Ch 1.2 本地调用OpenAI API方法.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:16_Ch 4.4 LtM提示方法.mp4 file:18_Ch 5.2 针对SCAN数据集的Few-shot-LtM提示工程流程.mp4 file:Lesson 1 张量的创建与常用方法.mp4 file:Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播.mp4 file:Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展.mp4 file:Lesson 2 张量的索引,分片,合并及维度调整.mp4 file:Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络.mp4 file:Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数.mp4 file:Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南.mp4 file:Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架.mp4 file:Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门.mp4 file:18_[RNN]3.4.1 认识PyTorch中nn.RNN层.mp4 file:14_[RNN]2.2 文字序列数据 - 结构与分词操作.mp4 file:24_[RNN]3.4.7[加餐]手动实现RNN执行文本生成任务.mp4 file:07_[DNN]3 走出第一步:动量法Momentum.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:21_[RNN]3.4.4 自定义循环层中的循环数据流.mp4 file:12_[RNN]1.2 大模型的行业影响与发展.mp4 file:13_[RNN]2.1 深度学习中的时间序列数据.mp4 file:11_[RNN]1.1 欢迎来到NLP的世界.mp4 file:16_[RNN]3.1~3.2 RNN的架构与数据流.mp4 file:06_[DNN]2.2 反向传播的实现.mp4 file:08_[DNN]4 开始迭代:batch与epochs.mp4 file:03_[神经网络入门]3 多分类交叉熵的原理与实现.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:04_[DNN]1 梯度下降中的两个关键问题.mp4 folder:九天菜菜-[正课]大模型原理与训练实战 folder:[赠送]2小时从0到1训练LlaMA模型 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]10小时NLP高效入门 分享时间 2026-06-13 入库时间 2026-06-17 资源类型 夸克网盘 分享用户 知足*乐的蓝莓 扫码获取资源 复制链接 进入网盘 分享资源
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