九天菜菜-【正课】大模型原理与训练实战 - 盘搜天堂 - 搜索网盘资源的天堂！

• file:【Transformer】9 编码器结构详解之Layer Normalization.mp4
• file:【Transformer】7 正余弦编码的实际计算与高维空间可视化.mp4
• file:【Transformer】5 Embedding与位置编码.mp4
• file:【Transformer】4 Transformer的基本架构.mp4
• file:【Transformer】16 Decoder-Only结构下的Decoder.mp4
• file:【Transformer】14 填充掩码与前瞻掩码的实现.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:23_Ch 7.2 Messages参数设置技巧.mp4
• file:22_Ch 7.1 Chat Completion模型API详解.mp4
• file:19_Ch 5.3 SCAN指令翻译项目完整建模流程.mp4
• file:18_Ch 5.2 针对SCAN数据集的Few-shot-LtM提示工程流程.mp4
• file:16_Ch 4.4 LtM提示方法.mp4
• file:15_Ch 4.3Few-shot-CoT提示法.mp4
• file:Lesson 9.5 从0实现深度神经网络的正向传播.mp4
• file:Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数.mp4
• file:Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络.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 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 7.2 机器学习中的基本概念.mp4
• file:Lesson 9.列表对象的创建与索引.mp4
• file:Lesson 7.字符串的常用方法（一）.mp4
• file:Lesson 31.DataFrame数据结构基础.mp4
• file:Lesson 30.Pandas入门.mp4
• file:06 指令微调 + 结果展示.mp4
• file:05 llama-like模型的预训练（下）.mp4
• file:03 训练定制化Tokenizer.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:26_【RNN】3.5.2 RNN各类缺陷的数学本质.mp4
• file:24_【RNN】3.4.7【加餐】手动实现RNN执行文本生成任务.mp4
• file:22_【RNN】3.4.5 双向循环神经网络.mp4
• file:19_【RNN】3.4.2 在PyTorch中实现RNN.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