从0到1训练私有大模型企业急迫需求抢占市场先机

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总计: 9 个文件夹, 95 个文件 从0到1 ，企业急迫需求， {1}--第1章 课程介绍 [1.1]--1-1 【导航】课程导学&让你快速了解课程_ev.mp4 (39.64MB) [1.2]--1-2 【内容安排】课程安排和学习建议_ev.mp4 (13.59MB) [1.3]--1-3 【行业发展】ChatGPT对行业、社会有什么影响，我们要_ev.mp4 (39.54MB) [1.4]--1-4 【发展史】ChatGPT的简要历史_ev.mp4 (16.34MB) [1.5]--1-5 【学习须知】本课程为什么使用gpt2而不是gpt3_ev.mp4 (5.87MB) {2}--第2章 [2.1]--2-1 【认知】为什么要引入paddle？平时使用torch，学_ev.mp4 (9.13MB) [2.2]--2-2 【框架】paddle和torch与tensorflow对_ev.mp4 (11.15MB) [2.3]--2-3 【NLP工具和预训练模型】paddleNLP和huggi_ev.mp4 (5.62MB) [2.4]--2-4 【平台】介绍aistudio_ev.mp4 (23.93MB) [2.5]--2-5 【工具】介绍基于gpt4的IDE cursor_ev.mp4 (19.28MB) {3}--第3章 chatGPT [3.10]--3-10 【激活函数】常见七种激活函数对比_ev.mp4 (21.61MB) [3.11]--3-11 【预训练语言模型】RNN-LSTM-ELMO_ev.mp4 (37.75MB) [3.12]--3-12 本章梳理小结_ev.mp4 (5.50MB) [3.1]--3-1 【认知】词向量，词向量与gpt的关系_ev.mp4 (8.72MB) [3.2]--3-2 【语言模型】语言模型和评估指标PPL_ev.mp4 (23.18MB) [3.3]--3-3 【词向量模型】word2vec-cbow和skipgra_ev.mp4 (14.53MB) [3.4]--3-4 【softmax加速】是softmax 树型优化_ev.mp4 (25.76MB) [3.5]--3-5 【softmax加速】softmax负采样优化_ev.mp4 (20.85MB) [3.6]--3-6 【数据准备与预处理】word2vec实战（1）_ev.mp4 (57.20MB) [3.7]--3-7 【数据准备与预处理】word2vec实战（2）_ev.mp4 (31.50MB) [3.8]--3-8 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（1）_ev.mp4 (25.01MB) [3.9]--3-9 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（2）_ev.mp4 (35.64MB) {4}--第4章 chatGPT基石模型——基于Transformer [4.10]--4-10 transformer-xl解决长序列的问题（2）_ev.mp4 (27.97MB) [4.11]--4-11 本章梳理总结_ev.mp4 (6.76MB) [4.1]--4-1 本章介绍_ev.mp4 (2.18MB) [4.2]--4-2 seq2seq结构和注意力_ev.mp4 (23.75MB) [4.3]--4-3 seq2seq-attention的一个案例_ev.mp4 (11.11MB) [4.4]--4-4 transformer的multi-head atten_ev.mp4 (39.60MB) [4.5]--4-5 transformer的残差链接-解决梯度消失问题_ev.mp4 (12.56MB) [4.6]--4-6 transformer的layernorm-归一化提升训_ev.mp4 (10.75MB) [4.7]--4-7 transformer的decoder 解码器_ev.mp4 (14.68MB) [4.8]--4-8 sparse-transformer 稀疏模型_ev.mp4 (11.23MB) [4.9]--4-9 transformer-xl 解决长序列的问题（1）_ev.mp4 (26.78MB) {5}--第5章 基于Transformer另一分支Bert [5.10]--5-10 bert(transformer encoder)主要_ev.mp4 (44.74MB) [5.11]--5-11 bert(transformer encoder)的完_ev.mp4 (91.56MB) [5.12]--5-12 Ernie文心一言基础模型（1）_ev.mp4 (26.20MB) [5.13]--5-13 Ernie文心一言基础模型（2）_ev.mp4 (13.12MB) [5.14]--5-14 plato百度对话模型（1）_ev.mp4 (28.03MB) [5.15]--5-15 plato 百度对话模型（2）_ev.mp4 (29.35MB) [5.16]--5-16 本章总结_ev.mp4 (12.74MB) [5.1]--5-1 本章介绍_ev.mp4 (1.87MB) [5.2]--5-2 metric-评估指标(BLUE-rouge-L-MET_ev.mp4 (34.23MB) [5.3]--5-3 常见 subword 算法（BPE-wordpiece）_ev.mp4 (10.25MB) [5.4]--5-4 常见的NLP任务_ev.mp4 (10.50MB) [5.5]--5-5 bert 预训练模型_ev.mp4 (41.76MB) [5.6]--5-6 bert情感分析实战----paddle（1）_ev.mp4 (53.22MB) [5.7]--5-7 bert情感分析实战----paddle（2）_ev.mp4 (57.61MB) [5.8]--5-8 evaluate和predict方法----paddle_ev.mp4 (30.47MB) [5.9]--5-9 bert(transformer encoder)主要源_ev.mp4 (45.19MB) {6}--第6章 chatGPT的核心技术——强化学习 [6.10]--6-10 actor-critic（2）_ev.mp4 (12.06MB) [6.11]--6-11 TRPO+PPO（1）_ev.mp4 (40.93MB) [6.12]--6-12 TRPO+PPO（2）_ev.mp4 (28.62MB) [6.13]--6-13 DQN代码实践--torch-1_ev.mp4 (44.11MB) [6.14]--6-14 DQN代码实践--torch-2_ev.mp4 (49.49MB) [6.15]--6-15 DoubleDQN+DuelingDQ代码--torc_ev.mp4 (52.98MB) [6.16]--6-16 REINFORCE代码--torch_ev.mp4 (47.87MB) [6.17]--6-17 PPO代码实践--torch_ev.mp4 (65.55MB) [6.18]--6-18 强化

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