文件清单 139 项

• 1-大模型(LLMs)基础面.pdf
• 2-Layer normalization 篇.pdf
• 3-LLMs 激活函数篇.pdf
• 4-Attention 升级面.pdf
• 5-transformers 操作篇.pdf
• 6-LLMs 损失函数篇.pdf
• 7-相似度函数篇.pdf
• 8-大模型(LLMs)进阶面.pdf
• 9-大模型(LLMs)微调面.pdf

展开全部 139 项

• 10-LLMs 训练经验帖.pdf
• 11-大模型(LLMs)langchain 面.pdf
• 12-多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇.pdf
• 13-基于langchain RAG问答应用实战.pdf
• 14-基于LLM+向量库的文档对话 经验面.pdf
• 15-大模型 RAG 经验面.pdf
• 16-LLM文档对话 —— pdf解析关键问题.pdf
• 17-大模型(LLMs)RAG 版面分析——表格识别方法篇.pdf
• 18-大模型(LLMs)RAG 版面分析——文本分块面.pdf
• 19-大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回?.pdf
• 20-大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇.pdf
• 21-RAG(Retrieval-Augmented Generation)评测面.pdf
• 22-检索增强生成(RAG) 优化策略篇.pdf
• 23-大模型(LLMs)RAG —— 关键痛点及对应解决方案.pdf
• 24-大模型(LLMs)RAG 优化策略 —— RAG-Fusion篇.pdf
• 25-Graph RAG 面 — 一种 基于知识图谱的大模型检索增强实现策略.pdf
• 26-大模型(LLMs)参数高效微调(PEFT) 面.pdf
• 27-适配器微调(Adapter-tuning)篇.pdf
• 28-提示学习(Prompting)篇.pdf
• 29-LoRA 系列篇.pdf
• 30-如何使用 PEFT库 中 LoRA?.pdf
• .gitignore
• LICENSE
• 面试必问问题.md
• requirements.txt
• CNN卷积神经网络基础.md
• 大模型的泛化能力.md
• GPT&Bert.md
• 聚类.分类_算法.md
• Mamba.md
• Milvus.md
• paddle&tensorflow.md
• PyTorch从0开始编写Transformer.md
• PyTorch搭建神经网络.md
• Pytorch基本用法.md
• RNN循环神经网络基础.md
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• Distributed-DataParallel分布式数据并行原理与应用.md
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• P-Tuning 原理与实战.md
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• LangChain.md
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• Pytorch&DeepSpeed.md
• What-should-we-do-in-AI-age.md
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