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  • 文章介绍
  • 课程目录:

    ├──01-课前准备.docx 740.23kb
    └──02-课程表.webp 570.21kb
    ├──直播回放
    | ├──10.17 第四次直播答疑_ev.mp4 65.26M
    | ├──8.29 第一次直播答疑_ev.mp4 109.23M
    | └──9.26 第三次直播答疑_ev.mp4 40.03M
    ├──第1章
    | ├──课件
    | ├──1. 章节介绍_ev.mp4 8.12M
    | ├──2. AI技术浪潮:弱人工智能、机器学习、深度学习、大语言模型_ev.mp4 64.39M
    | ├──3. AI应用浪潮:高校共识、硅谷创新、中美博弈_ev.mp4 97.22M
    | ├──4. 把握浪潮:AI 大模型助力超级个体和小团队_ev.mp4 18.61M
    | ├──5. AI大模型四阶技术总览:提示工程(Prompt Engineering)_ev.mp4 62.00M
    | ├──6. AI大模型四阶技术总览:AI智能体(Agents)_ev.mp4 51.25M
    | ├──7. AI大模型四阶技术总览:大模型微调(Fine-tuning)_ev.mp4 42.70M
    | └──8. AI大模型四阶技术总览:预训练技术(Pre-training)_ev.mp4 20.99M
    ├──第2章
    | ├──课件
    | ├──1. 章节介绍_ev.mp4 42.57M
    | ├──2. 统计语言模型_ev.mp4 51.22M
    | ├──3. 神经网络语言模型_ev.mp4 76.36M
    | ├──4. 大语言模型:注意力机制_ev.mp4 48.94M
    | ├──5. 大语言模型:Transformer网络架构_ev.mp4 62.30M
    | ├──6. 大语言模型:GPT-1与BERT_ev.mp4 53.04M
    | └──7. 大语言模型:暴力美学GPT系列模型_ev.mp4 44.63M
    ├──第3章@ 9ilook.com
    | ├──课件
    | ├──1. 章节介绍_ev.mp4 2.60M
    | ├──2. Hugging Face Transformers快速入门_ev.mp4 29.88M
    | ├──3. Transformers核心功能模块_ev.mp4 46.69M
    | ├──4. 大模型开发环境搭建_ev.mp4 35.10M
    | ├──5. 实战Hugging Face Transformers工具库_ev.mp4 212.20M
    | └──6.作业.txt 0.27kb
    ├──第4章
    | ├──课件
    | ├──1. 章节介绍_ev.mp4 5.33M
    | ├──2. 数据集处理库Hugging Face Datasets_ev.mp4 48.95M
    | ├──3. Transformers模型训练入门_ev.mp4 21.39M
    | ├──4. 实战训练BERT模型:文本分类任务_ev.mp4 141.30M
    | ├──5. 实战训练BERT模型:QA任务_ev.mp4 305.46M
    | └──6.作业.txt 0.38kb
    ├──第5章
    | ├──课件
    | ├──1. 章节介绍_ev.mp4 6.96M
    | ├──2. Before PEFT:Hard Prompt Full Fine-tune_ev.mp4 52.24M
    | ├──3. PEFT主流技术分类介绍_ev.mp4 23.01M
    | ├──4. PEFT – Adapter技术_ev.mp4 58.03M
    | ├──5. PEFT – Soft Prompt 技术(Task-specific Tuning)_ev.mp4 95.85M
    | └──6. PEFT – Soft Prompt 技术(Prompt Encoder)_ev.mp4 76.37M
    ├──第6章
    | ├──课件
    | ├──1. 章节介绍_ev.mp4 3.70M
    | ├──2. LoRA低秩适配微调技术_ev.mp4 58.18M
    | ├──3. AdaLoRA自适应权重矩阵微调技术_ev.mp4 58.02M
    | ├──4. QLoRA量化低秩适配微调技术_ev.mp4 46.46M
    | ├──5. UniPELT:大模型PEFT统一框架_ev.mp4 20.07M
    | └──6. (IA)3:极简主义增量训练方法_ev.mp4 30.41M
    ├──第7章
    | ├──课件
    | ├──1. 章节介绍_ev.mp4 3.28M
    | ├──2. Hugging Face PEFT 快速入门_ev.mp4 57.99M
    | ├──3. OpenAI Whisper 模型介绍_ev.mp4 31.24M
    | ├──4. 实战 LoRA 微调 Whisper-Large-v2 中文语音识别_ev.mp4 233.79M
    | └──5.作业.txt 0.54kb
    ├──第8章
    | ├──课件
    | ├──1. 章节介绍_ev.mp4 2.65M
    | ├──2. 模型显存占用与量化技术简介_ev.mp4 34.87M
    | ├──3. GPTQ:专为 GPT 设计的模型量化算法_ev.mp4 74.97M
    | ├──4. AWQ:激活感知权重量化算法_ev.mp4 52.91M
    | ├──5. BitsAndBytes(BnB) :模型量化软件包_ev.mp4 15.89M
    | ├──6. 实战 Facebook OPT 模型量化_ev.mp4 80.76M
    | └──7.作业.txt 0.46kb
    ├──第9章
    | ├──课件
    | ├──1. 章节介绍_ev.mp4 4.62M
    | ├──2. 基座模型 GLM-130B_ev.mp4 93.10M
    | ├──3. 扩展模型:联网检索、多模态、代码生成_ev.mp4 44.82M
    | ├──4. 对话模型 ChatGLM 系列_ev.mp4 11.17M
    | ├──5. ChatGLM3-6B 微调入门_ev.mp4 20.55M
    | ├──6. 实战 QLoRA 微调 ChatGLM3-6B_ev.mp4 89.00M
    | └──7.作业.txt 0.17kb
    ├──第10章
    | ├──课件
    | ├──1. 章节介绍_ev.mp4 9.12M
    | ├──2. 使用 ChatGPT 自动设计生成训练数据的 Prompt_ev.mp4 60.56M
    | ├──3. 合成数据: LangChain + GPT-3.5 Turbo_ev.mp4 12.55M
    | ├──4. 数据增强:提升训练数据多样性_ev.mp4 15.12M
    | ├──5. 提示工程:保持批量生成数据稳定性_ev.mp4 44.16M
    | ├──6. 实战私有数据微调 ChatGLM3_ev.mp4 103.76M
    | └──7.作业.txt 0.18kb
    ├──第11章
    | ├──课件
    | ├──1. 章节介绍_ev.mp4 13.04M
    | ├──2. ChatGPT 大模型训练核心技术_ev.mp4 93.58M
    | ├──3. 基于人类反馈的强化学习(RLHF)技术详解_ev.mp4 91.42M
    | └──4. 基于 AI 反馈的强化学习(RLAIF)技术_ev.mp4 18.94M
    ├──第12章
    | ├──课件
    | ├──1. 章节介绍_ev.mp4 6.87M
    | ├──2. MoEs 技术发展简史_ev.mp4 107.47M
    | ├──3. MoEs 与大模型结合后的技术发展_ev.mp4 98.33M
    | └──4. MoEs 实例研究:Mixtral-8x7B_ev.mp4 25.83M
    ├──第13章
    | ├──课件
    | ├──1. 章节介绍_ev.mp4 5.96M
    | ├──2. LLaMA 1 大模型技术解读_ev.mp4 112.52M
    | ├──3. LLaMA 1 衍生模型大家族_ev.mp4 90.62M
    | ├──4. LLaMA 2 大模型技术解读_ev.mp4 28.90M
    | └──5. 申请和获取 LLaMA 2 模型预训练权重_ev.mp4 12.85M
    ├──第14章
    | ├──课件
    | ├──1. 章节介绍_ev.mp4 11.37M
    | ├──2. 大模型训练技术总结_ev.mp4 128.12M
    | ├──3. LLaMA2-7B 指令微调上手实战_ev.mp4 85.79M
    | └──4. 再谈中文指令微调方法_ev.mp4 19.51M
    ├──第15章
    | ├──课件
    | ├──1. 章节介绍_ev.mp4 5.16M
    | ├──10. 实战 DeepSpeed ZeRO-2 和 ZeRO-3 单机单卡训练_ev.mp4 45.27M
    | ├──11. DeepSpeed 创新模块 Inference Compression Science_ev.mp4 8.39M
    | ├──2. 预训练模型显存计算方法_ev.mp4 50.41M
    | ├──3. Zero Redundancy Optimizer ZeRO技术详解_ev.mp4 68.20M
    | ├──4. Microsoft DeepSpeed 框架和核心技术_ev.mp4 64.34M
    | ├──5. 分布式模型训练并行化技术对比_ev.mp4 17.33M
    | ├──6. DeepSpeed 与 Transformers 集成训练大模型_ev.mp4 9.65M
    | ├──7. DeepSpeed 框架编译与安装_ev.mp4 56.60M
    | ├──8. DeepSpeed ZeRO 配置详解_ev.mp4 52.70M
    | └──9. 使用 DeepSpeed 单机多卡、分布式训练_ev.mp4 8.90M
    ├──第16章
    | ├──课件
    | ├──1. 章节介绍_ev.mp4 5.94M
    | ├──2. 蓝色星球的算力霸主:NVIDIA_ev.mp4 138.08M
    | ├──3. 厚积薄发的江湖大佬:Google_ev.mp4 19.65M
    | ├──4. 努力追赶的国产新秀:华为_ev.mp4 17.55M
    | ├──5. 华为昇腾全栈 AI 软硬件平台介绍_ev.mp4 21.77M
    | └──6. 实战:华为 Ascend 910B 微调 ChatGLM 6B 模型_ev.mp4 57.30M
    ├──第17章 智谱章节
    | ├──1. GLM 大模型家族介绍_ev.mp4 60.72M
    | ├──1.GLM大模型家族介绍.pdf 7.37M
    | ├──2. GLM 模型部署微调实践_ev.mp4 98.95M
    | ├──2.GLM模型部署实践.pdf 2.73M
    | ├──3. CogVLM模型部署实践_ev.mp4 63.41M
    | ├──3.CogVLM模型部署实践.pdf 2.87M
    | ├──4. 选学 智谱第四代 API 介绍_ev.mp4 7.89M
    | ├──4.选学 GLM4 GLM4V API 调用实践.pdf 1.77M
    | ├──5. 选学 API 基础教学和实战-问题解决方案.txt 0.43kb
    | ├──5. 选学 API 基础教学和实战_ev.mp4 42.60M
    | └──6. 使用 GLM-4 API 构建模型和应用_ev.mp4 66.99M

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    就爱看 » 极客时间-AI大模型微调训练营第5期

    常见问题FAQ

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    自动发货,提供百度云链接和提取码【如失效点击网站右侧联系客服】】
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