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【基础信息】
- **资源名称**：马士兵 -AI大模型全链路实战（无密）
- **资源大小**：28G
- **文件数量**：710
- **适用人群**：自学/提升/教学参考

【内容简介】
课时24 自然语言处理(NLP) NO.798.1574

【目录清单】

课时24 自然语言处理(NLP) NO.798.1574
课时15 从0到1训练私有大模型 NO.2647
课时06 基于大模型的 智能翻译助手 NO.2692
课时04 OpenAI之嵌入式 Embedding模型 NO.2653
课时18 基于AI大模型开发问答系统 NO.2649.3543
课时21 线性分类算法 NO.219.1218
课时01 大模型直播课 NO.2766.3701
课时14 大模型核心硬件选型和私有化 NO.2657.3551
课时02 大模型理论基础 NO.2641
课时07 Huggingface 基础教程 NO.2645
课时09 AI大模型实践项目 NO.2691
课时17 Huggingface 实战项目 NO.2646.3540
课时03 AI大模型提示词工程深入实战 NO.2662
课时13 大模型微调和部署 NO.2651
课时11 国产大模型 ChatGLM 深度实战 NO.2652
课时23 深度学习进阶 NO.793.1569
课时20 线性回归算法 NO.497.1370
课时08 大模型应用开发框架LangChain NO.2650
课时05 基于OpenAI的 大模型开发与实战 NO.2690
课时25 PyTorch深度学习框架 NO.515.1381
课时22 深度学习基础 NO.789.1567
课时10 大模型 LLaMA 深度解析 NO.2699
课时19 程序员的数学 NO.819.1590
课时01 AI大模型提示词工程深入实战 NO.2662
课时02 DALL.E3深入实战 NO.2663
课时15 15_Llama3.1模型训练优化之开启梯度检查点_ev.mp4
课时19 19_GLM模型作为PrefixLM预训练时的方式方法_ev.mp4
课时28 28_批次变大后模型训练内存溢出的解决和训练后模型推理_ev.mp4
课时12 12_云端服务器下载Llama3.1模型_ev.mp4
课时27 27_GLM4模型半精度训练及数值下溢问题的解决_ev.mp4
课时06 06_LLaMA3.1的介绍与不同版本区别_ev.mp4
课时23 23_加载GLM4分词器与模型_ev.mp4
课时16 16_Llama3.1模型训练细节总结_ev.mp4
课时25 25_组织GLM4训练数据_ev.mp4
课时01 01_模型训练GPU空间占用的计算_ev.mp4
课时13 13_云端服务器克隆实例到新的节点_ev.mp4
课时14 14_云端服务器运行Llama3.1模型训练_ev.mp4
课时09 09_Llama3.1代码实战之加载basemodel_ev.mp4
课时20 20_GLM4模型训练时该如何组织数据_ev.mp4
课时10 10_Llama3.1代码实战之半精度模型本地训练_ev.mp4
课时18 18_GLM4架构涉及的技术点与GLM家族发展概览_ev.mp4
课时17 17_CausalLM与PrefixLM的区别_ev.mp4
课时24 24_构建测试数据并且使用GLM4进行推理_ev.mp4
课时26 26_加载GLM4模型以及构建相应的Lora模型_ev.mp4
课时21 21_云服务器GLM4模型下载和升级transformers模块_ev.mp4
课时03 03_代码实战通过modelscope下载模型文件_ev.mp4
课时05 05_上溢出和下溢出、启用半精度的方法_ev.mp4
课时22 22_云服务器跨实例拷贝大模型GLM4_ev.mp4
课时07 07_LLaMA3.1的整体概览与模型架构调整_ev.mp4
课时04 04_半精度float16和其优势_ev.mp4
课时08 08_Llama3.1代码实战之导包和数据预处理_ev.mp4
课时11 11_Llama3.1代码实战之租用云端服务器和vscode远程登陆_ev.mp4
课时02 02_如何降低模型本身对GPU空间的占用_ev.mp4
课时04 04词嵌入和必要条件_ev.mp4
课时07 07Embedding开发(二)_ev.mp4
课时11 11基于Embedding的相似搜索1_ev.mp4
课时16 16OpenAi模型的实战案例1_ev.mp4
课时03 03Embedding介绍_ev.mp4
课时14 14OpenAI中模型的分词2_ev.mp4
课时08 08T-SNE可视化数据_ev.mp4
课时06 06Embedding开发(一)_ev.mp4
课时18 18聊天机器人实战案例2_ev.mp4
课时02 02Representation和Embedding_ev.mp4
课时15 15OpenAI的模型操作API_ev.mp4
课时01 01AI中数据的本质_ev.mp4
课时09 09T-SNE可视化数据2_ev.mp4
课时13 13OpenAI中模型的分词1_ev.mp4
课时05 05Embedding开发准备_ev.mp4
课时17 17聊天机器人实战案例1_ev.mp4
课时12 12基于Embedding的相似搜索2_ev.mp4
课时10 10T-SNE可视化数据3_ev.mp4
课时22 22 seq2seq之预测和评估_ev.mp4
课时17 17 深度循环神经网络_ev.mp4
课时20 20 encoder和decoder架构_ev.mp4
课时23 23 注意力机制之Waston核回归_ev.mp4
课时06 06 语言模型之n元语法_ev.mp4
课时25 25 Bahdanau注意力_ev.mp4
课时15 15 LSTM原理和代码实现_ev.mp4
课时30 30 transformer模块之addnorm_ev.mp4
课时09 09 从零实现RNN之读取数据和初始化模型参数_ev.mp4
课时07 07 序列数据采样方法_ev.mp4
课时36 36 BERT训练环节_ev.mp4
课时11 11 从零实现RNN之预测代码_ev.mp4
课时03 03 文本预处理_ev.mp4
课时19 19 机器翻译之数据处理_ev.mp4
课时31 31 transformer模块之encoderblock_ev.mp4
课时41 41 skip-gram的改进_ev.mp4
课时35 35 BERT训练之数据预处理_ev.mp4
课时02 02 序列数据研究_ev.mp4
课时24 24 注意力评分函数_ev.mp4
课时10 10 从零实现RNN之构建RNN模型_ev.mp4
课时33 33 BERT结构_ev.mp4
课时04 04 NLTK分词的使用_ev.mp4
课时42 42 word2vec之训练数据预处理_ev.mp4
课时28 28 transformer结构_ev.mp4
课时39 39 word2vec_ev.mp4
课时37 37 BERT微调训练_ev.mp4
课时05 04 jieba分词的使用_ev.mp4
课时12 12 从零实现RNN之训练_ev.mp4
课时08 08 RNN理论讲解_ev.mp4
课时01 01 自然语言处理初期发展_ev.mp4
课时16 16 GRU原理和代码实现_ev.mp4
课时29 29 transformer模块之FFN_ev.mp4
课时26 26 多头注意力_ev.mp4
课时34 34 BERT实现_ev.mp4
课时14 14 RNN反向传播数学细节_ev.mp4
课时13 13 pytorch实现RNN_ev.mp4
课时27 27 自注意力和位置编码_ev.mp4
课时32 32 transformer模块之decoder和训练预测_ev.mp4
课时18 18 双向循环神经网络_ev.mp4
课时40 40 word2vec推导_ev.mp4
课时21 21 seq2seq之训练_ev.mp4
课时38 38 神经网络语言模型_ev.mp4
课时43 43 word2vec之训练代码详解_ev.mp4
课时10 34书本内容解析操作(二)_ev.mp4
课时24 48书籍翻译器生成MD_ev.mp4
课时13 37调用AI大模型翻译文本_ev.mp4
课时02 29书籍自动翻译项目参数和初始化_ev.mp4
课时16 40翻译文本写入段落中_ev.mp4
课时20 44调用Writer模块_ev.mp4
课时01 28书籍自动翻译项目需求_ev.mp4
课时03 30PDF文件的解析工具(一)_ev.mp4
课时18 42翻译文本写入MD_ev.mp4
课时12 36大模型翻译核心(一)_ev.mp4
课时04 31PDF文件的解析工具(二)_ev.mp4
课时19 43翻译表格写入MD_ev.mp4
课时09 33书本内容解析操作(一)_ev.mp4
课时23 47书籍翻译器启动_ev.mp4
课时05 32调用openAI的模型接口_ev.mp4
课时08 日志模块补充知识三_ev.mp4
课时22 46整个项目综合调试_ev.mp4
课时11 35书本内容解析操作(三)_ev.mp4
课时17 41翻译表格写入Table中_ev.mp4
课时14 38处理翻译之后的文本_ev.mp4
课时06 日志模块的补充知识一_ev.mp4
课时21 45调用Translator模块_ev.mp4
课时15 39Writer模块实现_ev.mp4
课时07 日志模块补充知识二_ev.mp4
课时03 25加载向量数据库并得到Chain_ev.mp4
课时06 28AI机器人正式启动_ev.mp4
课时05 27项目的UI可视化_ev.mp4
课时02 24创建Vector数据库_ev.mp4
课时04 26测试Langchain的结果_ev.mp4
课时01 23销售客服AI机器人项目介绍_ev.mp4
课时01 VIP开营和AI大模型的尝鲜_ev.mp4
课时02 国内外各种大模型应用开发_ev.mp4
课时03 各种链的组装和案例_ev.mp4
课时04 Langchain中的LCEL语法_ev.mp4
课时21 19-2-SVC支持向量机分类不同核函数差异_ev.mp4
课时23 19-4-核函数对应数学公式_ev.mp4
课时06 16-6-逻辑回归代码实现与概率手动计算_ev.mp4
课时29 20-3-SVM支持向量机对偶问题转化_ev.mp4
课时10 17-4-代码实现逻辑回归OVR概率计算_ev.mp4
课时05 16-5-损失函数立体化呈现（二）_ev.mp4
课时36 21-3-SVM支持向量机LFW建模预测可视化_ev.mp4
课时14 18-1-支持向量机SVM概念_ev.mp4
课时07 17-1-逻辑回归梯度下降更新公式_ev.mp4
课时09 17-3-逻辑回归OVR建模与概率预测_ev.mp4
课时33 20-7-SVM软间隔及优化_ev.mp4
课时35 21-2-SVM支持向量机LFW数据建模与参数选择_ev.mp4
课时19 18-6-支持向量机SVM作业介绍_ev.mp4
课时03 16-3-逻辑回归损失函数

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