九天菜菜-【正课】大模型原理与训练实战
| 发布时间： | 2025-04-28 08:47 |
|---|---|
| 发布者： | 用户9527 |
| 资源来源： | 夸克网盘 |
| 资源状态： | 【资源纠错】 |
| 标签： | 九天 / 菜菜 / 模型 / 原理 / 训练 / 实战 / |
该课程讲解大模型原理与训练实战，涵盖神经网络基础(DNN/RNN)、Transformer架构、LLaMA实现等核心内容，并配套Python/PyTorch基础与LlaMA训练实战。课程从理论推导到代码实现，完整覆盖大模型技术栈，包括注意力机制、位置编码、KV缓存等关键技术，同时提供NLP入门和大模型应用开发指导。
网盘快照
- 九天菜菜-【正课】大模型原理与训练实战 ( - )
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- 00 不同基础不同目标的学习路径规划.mp4 ( 41.94MB )
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- 【LLaMA】4 旋转位置编码ROPE.mp4 ( 249.86MB )
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- 【LLaMA】5.5 时间复杂度、机器翻译等Q&A.mp4 ( 85.12MB )
- 【LLaMA】原理与架构复现 Part 2.mp4 ( 1.53GB )
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- 03 训练定制化Tokenizer.mp4 ( 66.31MB )
- 04 llama-like模型的预训练（上）.mp4 ( 90.18MB )
- 05 llama-like模型的预训练（下）.mp4 ( 136.33MB )
- 06 指令微调 + 结果展示.mp4 ( 114.79MB )
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- 01_【神经网络入门】1 SSE与二分类交叉熵损失.mp4 ( 248.76MB )
- 02_【神经网络入门】2 二分类交叉熵的原理与实现.mp4 ( 422.61MB )
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- 04_【DNN】1 梯度下降中的两个关键问题.mp4 ( 544.01MB )
- 05_【DNN】2.1 反向传播的原理.mp4 ( 522.83MB )
- 06_【DNN】2.2 反向传播的实现.mp4 ( 431.97MB )
- 07_【DNN】3 走出第一步：动量法Momentum.mp4 ( 678.56MB )
- 08_【DNN】4 开始迭代：batch与epochs.mp4 ( 697.78MB )
- 09_【DNN】5.1 在Fashion-MNIST数据集上实现完整的神经网络（上）.mp4 ( 522.12MB )
- 10_【DNN】5.2 在Fashion-MNIST数据集上实现完整的神经网络（下）.mp4 ( 1.03GB )
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- Lesson 1 张量的创建与常用方法.mp4 ( 457.35MB )
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- Lesson 3 张量的广播和科学运算.mp4 ( 353.68MB )
- Lesson 4 张量的线性代数运算.mp4 ( 456.03MB )
- Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法.mp4 ( 1.56GB )
- Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门.mp4 ( 1.51GB )
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