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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

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

发布时间： 2024-12-07 00:14:58

文件大小： 共计 95 个文件 ，合计: 2.5GB

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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 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 1.3GB

第6章 chatGPT的核心技术——强化学习 第6章 chatGPT的核心技术——强化学习 518.2MB

[6.12]--6-12 TRPO PPO（2）【】.mp4 [6.12]--6-12 TRPO PPO（2）【】.mp4 28.0MB

[6.6]--6-6 RL三种方法（2）【】.mp4 [6.6]--6-6 RL三种方法（2）【】.mp4 10.1MB

[6.11]--6-11 TRPO PPO（1）【】.mp4 [6.11]--6-11 TRPO PPO（1）【】.mp4 39.4MB

[6.5]--6-5 RL三种方法（1）【】.mp4 [6.5]--6-5 RL三种方法（1）【】.mp4 28.4MB

[6.9]--6-9 actor-critic（1）【】.mp4 [6.9]--6-9 actor-critic（1）【】.mp4 36.1MB

[6.15]--6-15 DoubleDQN DuelingDQ代码--torc【】.mp4 [6.15]--6-15 DoubleDQN DuelingDQ代码--torc【】.mp4 48.8MB

[6.10]--6-10 actor-critic（2）【】.mp4 [6.10]--6-10 actor-critic（2）【】.mp4 11.3MB

[6.3]--6-3 RL基础概念【】.mp4 [6.3]--6-3 RL基础概念【】.mp4 11.4MB

[6.7]--6-7 DQN和DQN的2种改进算法（1）【】.mp4 [6.7]--6-7 DQN和DQN的2种改进算法（1）【】.mp4 17.9MB

[6.8]--6-8 DQN和DQN的2种改进算法（2）【】.mp4 [6.8]--6-8 DQN和DQN的2种改进算法（2）【】.mp4 23.6MB

[6.14]--6-14 DQN代码实践--torch-2【】.mp4 [6.14]--6-14 DQN代码实践--torch-2【】.mp4 46.7MB

[6.18]--6-18 强化学习-本章总结【】.mp4 [6.18]--6-18 强化学习-本章总结【】.mp4 16.5MB

[6.17]--6-17 PPO代码实践--torch【】.mp4 [6.17]--6-17 PPO代码实践--torch【】.mp4 61.1MB

[6.2]--6-2 强化学习章介绍【】.mp4 [6.2]--6-2 强化学习章介绍【】.mp4 4.2MB

[6.1]--6-1 RL是什么＆为什么要学习RL【】.mp4 [6.1]--6-1 RL是什么＆为什么要学习RL【】.mp4 20.5MB

[6.4]--6-4 RL马尔可夫过程【】.mp4 [6.4]--6-4 RL马尔可夫过程【】.mp4 27.4MB

[6.13]--6-13 DQN代码实践--torch-1【】.mp4 [6.13]--6-13 DQN代码实践--torch-1【】.mp4 41.1MB

[6.16]--6-16 REINFORCE代码--torch【】.mp4 [6.16]--6-16 REINFORCE代码--torch【】.mp4 45.9MB

第4章 chatGPT基石模型——基于Transformer架构的语言模型 第4章 chatGPT基石模型——基于Transformer架构的语言模型 176.6MB

[4.11]--4-11 本章梳理总结【】.mp4 [4.11]--4-11 本章梳理总结【】.mp4 6.3MB

[4.6]--4-6 transformer的layernorm-归一化提升训【】.mp4 [4.6]--4-6 transformer的layernorm-归一化提升训【】.mp4 10.2MB

[4.9]--4-9 transformer-xl 解决长序列的问题（1）【】.mp4 [4.9]--4-9 transformer-xl 解决长序列的问题（1）【】.mp4 25.7MB

[4.1]--4-1 本章介绍【】.mp4 [4.1]--4-1 本章介绍【】.mp4 2.1MB

[4.10]--4-10 transformer-xl解决长序列的问题（2）【】.mp4 [4.10]--4-10 transformer-xl解决长序列的问题（2）【】.mp4 25.9MB

[4.3]--4-3 seq2seq-attention的一个案例【】.mp4 [4.3]--4-3 seq2seq-attention的一个案例【】.mp4 10.3MB

[4.8]--4-8 sparse-transformer 稀疏模型【】.mp4 [4.8]--4-8 sparse-transformer 稀疏模型【】.mp4 10.7MB

[4.4]--4-4 transformer的multi-head atten【】.mp4 [4.4]--4-4 transformer的multi-head atten【】.mp4 37.4MB

[4.2]--4-2 seq2seq结构和注意力【】.mp4 [4.2]--4-2 seq2seq结构和注意力【】.mp4 21.7MB

[4.5]--4-5 transformer的残差链接-解决梯度消失问题【】.mp4 [4.5]--4-5 transformer的残差链接-解决梯度消失问题【】.mp4 12.2MB

[4.7]--4-7 transformer的decoder 解码器【】.mp4 [4.7]--4-7 transformer的decoder 解码器【】.mp4 14.0MB

第3章 chatGPT初始技术词向量原理剖析与实战 第3章 chatGPT初始技术词向量原理剖析与实战 292.8MB

[3.4]--3-4 【softmax加速】是softmax 树型优化【】.mp4 [3.4]--3-4 【softmax加速】是softmax 树型优化【】.mp4 24.0MB

[3.6]--3-6 【数据准备与预处理】word2vec实战（1）【】.mp4 [3.6]--3-6 【数据准备与预处理】word2vec实战（1）【】.mp4 55.9MB

[3.10]--3-10 【激活函数】常见七种激活函数对比【】.mp4 [3.10]--3-10 【激活函数】常见七种激活函数对比【】.mp4 20.7MB

[3.11]--3-11 【预训练语言模型】RNN-LSTM-ELMO【】.mp4 [3.11]--3-11 【预训练语言模型】RNN-LSTM-ELMO【】.mp4 36.0MB

[3.3]--3-3 【词向量模型】word2vec-cbow和skipgra【】.mp4 [3.3]--3-3 【词向量模型】word2vec-cbow和skipgra【】.mp4 14.2MB

[3.1]--3-1 【认知】词向量，词向量与gpt的关系【】.mp4 [3.1]--3-1 【认知】词向量，词向量与gpt的关系【】.mp4 8.0MB

[3.8]--3-8 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（1）【】.mp4 [3.8]--3-8 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（1）【】.mp4 22.1MB

[3.9]--3-9 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（2）【】.mp4 [3.9]--3-9 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（2）【】.mp4 33.5MB

[3.7]--3-7 【数据准备与预处理】word2vec实战（2）【】.mp4 [3.7]--3-7 【数据准备与预处理】word2vec实战（2）【】.mp4 30.7MB

[3.5]--3-5 【softmax加速】softmax负采样优化【】.mp4 [3.5]--3-5 【softmax加速】softmax负采样优化【】.mp4 20.2MB

[3.12]--3-12 本章梳理小结【】.mp4 [3.12]--3-12 本章梳理小结【】.mp4 5.2MB

[3.2]--3-2 【语言模型】语言模型和评估指标PPL【】.mp4 [3.2]--3-2 【语言模型】语言模型和评估指标PPL【】.mp4 22.2MB

第2章 训练模型与开发平台环境 第2章 训练模型与开发平台环境 64.2MB

[2.1]--2-1 【认知】为什么要引入paddle？平时使用torch，学【】.mp4 [2.1]--2-1 【认知】为什么要引入paddle？平时使用torch，学【】.mp4 7.3MB

[2.5]--2-5 【工具】介绍基于gpt4的IDE cursor【】.mp4 [2.5]--2-5 【工具】介绍基于gpt4的IDE cursor【】.mp4 16.4MB

[2.4]--2-4 【平台】介绍aistudio【】.mp4 [2.4]--2-4 【平台】介绍aistudio【】.mp4 24.6MB

[2.2]--2-2 【框架】paddle和torch与tensorflow对【】.mp4 [2.2]--2-2 【框架】paddle和torch与tensorflow对【】.mp4 10.6MB

[2.3]--2-3 【NLP工具和预训练模型】paddleNLP和huggi【】.mp4 [2.3]--2-3 【NLP工具和预训练模型】paddleNLP和huggi【】.mp4 5.4MB

第1章 课程介绍 第1章 课程介绍 105.5MB

[1.4]--1-4 【发展史】ChatGPT的简要历史【】.mp4 [1.4]--1-4 【发展史】ChatGPT的简要历史【】.mp4 15.6MB

[1.3]--1-3 【行业发展】ChatGPT对行业、社会有什么影响，我们要【】.mp4 [1.3]--1-3 【行业发展】ChatGPT对行业、社会有什么影响，我们要【】.mp4 34.1MB

[1.2]--1-2 【内容安排】课程安排和学习建议【】.mp4 [1.2]--1-2 【内容安排】课程安排和学习建议【】.mp4 12.9MB

[1.1]--1-1 【导航】课程导学&让你快速了解课程【】.mp4 [1.1]--1-1 【导航】课程导学&让你快速了解课程【】.mp4 37.5MB

[1.5]--1-5 【学习须知】本课程为什么使用gpt2而不是gpt3【】.mp4 [1.5]--1-5 【学习须知】本课程为什么使用gpt2而不是gpt3【】.mp4 5.4MB

第7章 chatGPT技术演变——从GPT 1 开始的大模型发展与演化 第7章 chatGPT技术演变——从GPT 1 开始的大模型发展与演化 213.1MB

[7.2]--7-2 GPT2 模型【】.mp4 [7.2]--7-2 GPT2 模型【】.mp4 24.8MB

[7.4]--7-4 GPT3 模型-2【】.mp4 [7.4]--7-4 GPT3 模型-2【】.mp4 25.8MB

[7.3]--7-3 GPT3 模型-1【】.mp4 [7.3]--7-3 GPT3 模型-1【】.mp4 29.1MB

[7.6]--7-6 alphaCode基于GPT技术开发的模型-1【】.mp4 [7.6]--7-6 alphaCode基于GPT技术开发的模型-1【】.mp4 27.7MB

[7.8]--7-8 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-1【】.mp4 [7.8]--7-8 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-1【】.mp4 21.3MB

[7.9]--7-9 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-2【】.mp4 [7.9]--7-9 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-2【】.mp4 25.0MB

[7.11]--7-11 GPT-本章总结【】.mp4 [7.11]--7-11 GPT-本章总结【】.mp4 12.7MB

[7.1]--7-1 GPT1 模型【】.mp4 [7.1]--7-1 GPT1 模型【】.mp4 24.1MB

[7.5]--7-5 gpt-codex 基于GPT技术开发的模型【】.mp4 [7.5]--7-5 gpt-codex 基于GPT技术开发的模型【】.mp4 22.6MB

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