[7.5]-7-5 gpt-codex 基于GPT技术开发的模型[].mp4
[7.1]-7-1 GPT1 模型[].mp4
[7.10]-7-10 Antropic LLM大型语言模型[].mp4
[8.4]-8-4 SFT有监督训练-train[].mp4
[8.16]-8-16 RLHF强化学习人类反馈的训练-buffer-util[].mp4
[8.6]-8-6 RM训练-model dataset(2)[].mp4
[3.1]-3-1 [认知]词向量,词向量与gpt的关系[].mp4
[3.9]-3-9 [模型训练]word2vec实战-模型开发和训练(2)[].mp4
[3.10]-3-10 [激活函数]常见七种激活函数对比[].mp4
[3.5]-3-5 [softmax加速]softmax负采样优化[].mp4
[3.3]-3-3 [词向量模型]word2vec-cbow和skipgra[].mp4
[3.2]-3-2 [语言模型]语言模型和评估指标PPL[].mp4
[3.11]-3-11 [预训练语言模型]RNN-LSTM-ELMO[].mp4
[6.10]-6-10 actor-critic(2)[].mp4
[6.13]-6-13 DQN代码实践-torch-1[].mp4
[6.4]-6-4 RL马尔可夫过程[].mp4
[6.8]-6-8 DQN和DQN的2种改进算法(2)[].mp4
[6.1]-6-1 RL是什么&为什么要学习RL[].mp4
[6.15]-6-15 DoubleDQN DuelingDQ代码-torc[].mp4
[6.18]-6-18 强化学习-本章总结[].mp4
[5.11]-5-11 bert(transformer encoder)的完[].mp4
[5.13]-5-13 Ernie文心一言基础模型(2)[].mp4
[5.7]-5-7 bert情感分析实战-paddle(2)[].mp4
[5.2]-5-2 metric-评估指标(BLUE-rouge-L-MET[].mp4
[5.3]-5-3 常见 subword 算法(BPE-wordpiece)[].mp4
[5.8]-5-8 evaluate和predict方法-paddle[].mp4
[4.9]-4-9 transformer-xl 解决长序列的问题(1)[].mp4
[4.3]-4-3 seq2seq-attention的一个案例[].mp4
[4.8]-4-8 sparse-transformer 稀疏模型[].mp4
[1.1]-1-1 [导航]课程导学&让你快速了解课程[].mp4
[1.4]-1-4 [发展史]ChatGPT的简要历史[].mp4
[1.5]-1-5 [学习须知]本课程为什么使用gpt2而不是gpt3[].mp4
[1.2]-1-2 [内容安排]课程安排和学习建议[].mp4
[1.3]-1-3 [行业发展]ChatGPT对行业,社会有什么影响,我们要[].mp4
206.pdf
[2.3]-2-3 [NLP工具和预训练模型]paddleNLP和huggi[].mp4
[2.5]-2-5 [工具]介绍基于gpt4的IDE cursor[].mp4
[2.4]-2-4 [平台]介绍aistudio[].mp4
[2.2]-2-2 [框架]paddle和torch与tensorflow对[].mp4
[2.1]-2-1 [认知]为什么要引入paddle?平时使用torch,学[].mp4
慕课网-从0到1训练私有大模型 ,企业急迫需求,抢占市场先机
第7章 chatGPT技术演变——从GPT 1 开始的大模型发展与演化
第8章 RLHF训练类ChatGPT模型代码实战
第3章 chatGPT初始技术词向量原理剖析与实战
第6章 chatGPT的核心技术——强化学习
第5章基于Transformer另一分支Bert系列分析与实战
第4章 chatGPT基石模型——基于Transformer架构的语言模型
第1章课程介绍
第2章训练模型与开发平台环境

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入库时间

2026-08-05

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