文件清单 69 项

• 大语言模型(Large Language Model,LLM)综述.pdf
• 手写llama2源码.pdf
• sft高效微调.pdf
• 配置服务器的jupyter环境.pdf
• 面试.pdf
• 46-手写function_call-2.mp4
• 42-function-call概述.mp4
• 18_deepspeed_概述_ev.mp4
• 10_prompt_改写任务2_ev.mp4

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• 5_vscode远程debug配置.mp4 _ev.mp4
• 13_prompt角色扮演_ev.mp4
• 32_chatglm全量微调1.mp4
• 49_code-interpreter-概述.mp4
• 35_微调结果评测.mp4
• 7_prompt_技巧_ev.mp4
• 27_chatglm3_新特性.mp4
• 48_function-all_官方代码逐行解读.mp4
• 19_deepspeed_配置_ev.mp4
• 34_chatglm全量微调3-mp4
• 15_prompt_数据制作2_ev.mp4
• 24_deepspeed_bert_3.mp4
• 8_prompt_技巧2_ev.mp4
• 6_prompt_概述_ev.mp4
• 23_deepspeed_bert_2.mp4
• 54_gradio-界面设计.mp4
• 14_prompt_数据制作1_ev.mp4
• 40-codegeex-微调数据处理.mp4
• 16_prompt_数据制作3_ev.mp4
• 17_prompt_数据制作4_ev.mp4
• 38-微调优化.mp4
• 45-手写function_call-1.mp4
• 50_手写code-interpreter.mp4
• 30_glm2的tokenizer.mp4
• 47-streamlit-debug环境配置.mp4
• 10-1.3_lora原理部分介绍.mp4
• 3-llm的训练流程以及常见的概念_ev.mp4
• 10-1.4_llama2环境安装以及部分bug排查.mp4
• 10-1.5_lora训练.mp4
• 8-1.7_Llama2的ffn_原理_ev.mp4
• 9-1.4ptuningv2原理_ev.mp4
• 8-1.5_Llama2的Attention_原理_ev.mp4
• 9-1.3ptuningv1原理以及代码_ev.mp4
• 9-1.5ptuningv2_代码1_ev.mp4
• 4-llm的常见架构_ev.mp4
• 2-llm的发展历程_part1_ev.mp4
• 6-1.2幻觉的评估方法_ev.mp4
• 9-1.7ptuningv2_代码3_ev.mp4
• 10.1.9_qlora的双重量化.mp4
• 0-课程大纲简要说明_ev.mp4
• 10.1.9_qlora的nf4_ev.mp4
• 6-1.5_llm的知识编辑_ev.mp4
• 8-1.6_Llama2的Attention_代码.mp4
• 8-1.8_Llama2的ffn_代码_ev.mp4
• 6-1.4_llm幻觉的常见的解决方式_ev.mp4
• 10-1.6_lora推理部分_问题生成.mp4
• 6-1.3幻觉产生的原因_ev.mp4
• 7-llm自动生成prompts_ev.mp4
• 10-1.1_llama2任务简介.mp4
• 10-1.2_rams数据处理_2.mp4
• 10-1.2_rams数据处理_1.mp4
• 8-1.2_Llama2的rmsnorm_代码_ev.mp4
• 10.1.10_qlora的代码.mp4
• 8-1.1_Llama2的rmsnorm_原理_ev.mp4
• 8-1.3_Llama2的ROPE_原理_ev.mp4
• 布丁+季康——LLM大模型训练营/
• LLM大模型视频/
• 文档/
• 布丁部分/
• 季康部分/