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├──01大模型(LLMs)基础面; ]/ @6 k8 R- ^( a6 Q; N$ w
| ├──01大模型(LLMs)基础面.pdf 802.13kb
! B1 X1 U" H; N| ├──02Layer normalization 篇.pdf 427.31kb
) Y" @+ ^1 q6 p' G- r| ├──03LLMs 激活函数篇.pdf 361.32kb
4 z4 Q: O0 d6 L/ n; _  g2 D, h+ O| ├──04Attention 升级面.pdf 374.18kb# I1 }3 G! V; d! E" Z
| ├──05transformers 操作篇.pdf 193.65kb
( v+ E& d+ f8 A: P/ }0 J- N| ├──06LLMs 损失函数篇.pdf 1.01M+ `* U9 R; j6 G
| └──07相似度函数篇.pdf 140.97kb
" @: j( B6 ~$ e0 Z" V+ y9 z2 g├──02大模型(LLMs)进阶面
* f5 ^8 \- [9 f$ A. R+ l/ S: |. z| └──大模型(LLMs)进阶面.pdf 3.66M, f. W) f! N7 _( M
├──03大模型(LLMs)微调面
/ d! B- R' H! z# g- }% k| ├──1大模型(LLMs)微调面.pdf 14.01M
/ m* F$ d' D+ M/ U4 R6 Q| ├──2大模型 SFT Trick 篇.pdf 3.52M
/ ~: y0 L6 g3 W# R, C8 b, d' L| └──3LLMs 训练经验帖.pdf 246.24kb
% O0 {) v! c7 ^: ~3 b) `8 e8 `├──04大模型(LLMs)langchain 面' U; Y$ o, ]2 H3 g7 j
| ├──1大模型(LLMs)langchain 面.pdf 606.63kb
* g" _0 y) l) R| ├──2多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇.pdf 306.80kb
: q! W& Q- h0 W| └──3基于langchain RAG问答应用实战.pdf 342.43kb
) m. D4 n* C& G& n( R2 y# k) R├──05大模型 RAG 经验面  N; Z# r) y! m# Z6 Z' ~4 u# f
| ├──10大模型(LLMs)RAG 优化策略 —— RAG-Fusion篇.pdf 1.46M
+ y# u# S0 @: Z7 Z0 g! Q7 {| ├──11Graph RAG 面 — 一种 基于知识图谱的大模型检索增强实现策略.pdf 944.78kb& ^. D0 q/ p. O
| ├──1大模型 RAG 经验面.pdf 4.24M5 e. F- M/ t& K0 c+ T# G6 @* x3 [
| ├──2LLM文档对话 —— pdf解析关键问题.pdf 2.09M( X/ a4 g6 _3 t& T% Q8 }
| ├──3大模型(LLMs)RAG 版面分析——表格识别方法篇.pdf 975.86kb
7 v0 b' j  J& J' ~1 o) |$ X! A| ├──4大模型(LLMs)RAG 版面分析——文本分块面.pdf 493.11kb
( b( M/ _/ S. E| ├──5大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回?.pdf 957.61kb# @3 U4 H, L! v! U. p2 c8 C
| ├──6大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇.pdf 1.72M! \" r' A' G6 d+ k
| ├──7RAG(Retrieval-Augmented Generation)评测面.pdf 997.51kb
7 d/ H4 p8 u* r5 `/ H4 _5 X| ├──8检索增强生成(RAG) 优化策略篇.pdf 4.10M5 q' h7 g( L  `6 g0 Y1 D, g
| └──9大模型(LLMs)RAG —— 关键痛点及对应解决方案.pdf 1.28M
9 `, E+ W& F# q, w├──06大模型(LLMs)参数高效微调(PEFT) 面& ?6 L3 X3 U4 ~5 k% k1 M) M
| ├──1大模型(LLMs)参数高效微调(PEFT) 面.pdf 1.49M6 G1 D( f" v5 ^, }8 o- h! E: y
| ├──2适配器微调(Adapter-tuning)篇.pdf 415.83kb
( g$ j+ ^% h& p: o* J| ├──3提示学习(Prompting)篇.pdf 2.80M7 o( M# f$ r( a7 n' W
| ├──4LoRA 系列常见面试题篇.pdf 5.04M
8 a2 L9 W6 r( f% C" M1 @: `| ├──5如何使用 PEFT库 中 LoRA?.pdf 665.60kb
- V) D+ ?) A0 N% D/ P/ Z- }) k| └──6大模型 SFT 方式对比篇.pdf 1.70M) f+ u& S3 e7 K; N4 w
├──07大模型(LLMs)推理面
7 Y5 o) q) }4 v% P" Y| └──大模型(LLMs)推理面.pdf 2.73M
, s7 i- {9 O) K6 t& `1 Y" _├──08大模型(LLMs)增量预训练篇
8 l. b' [! W5 m/ y% A  i! G" q4 B| ├──1大模型(LLMs)增量预训练篇.pdf 3.72M
! L# t8 q& C# m" l+ E% @| ├──2大模型(LLMs)推理加速篇.pdf 3.08M
+ i. N+ k6 I; B* W" y| ├──3增量预训练(Pretrain)样本拼接篇.pdf 527.33kb) n1 S: I4 A) Z5 w* p
| └──4基于lora的llama2二次预训练.pdf 2.22M
. b3 U; c8 m6 e5 O8 L% I├──09大模型(LLMs)评测面2 v9 i( n7 }9 Y* c0 a  s
| └──大模型(LLMs)评测面.pdf 1.16M' m+ |/ j8 O" G- a0 k; d
├──10大模型(LLMs)强化学习面+ F/ D  u3 e& u( J0 ]
| ├──1大模型(LLMs)强化学习面.pdf 1.48M3 v3 v5 Y, @! _' H* R2 y6 u# [
| ├──2大模型(LLMs)强化学习——RLHF及其变种面.pdf 2.39M
/ T: o" E0 \$ \+ l| ├──3大模型(LLMs)强化学习—— PPO 面.pdf 806.26kb9 v' D" a" n' F# Z3 Z
| ├──4RLHF平替算法DPO篇.pdf 2.15M7 t1 y# O/ y! Z* M, v
| └──5强化学习在自然语言处理下的应用篇.pdf 1.04M' M; t1 T) g/ O$ P: _
├──11大模型(LLMs)训练集面
5 o7 [$ ~: {( f4 x| ├──1大模型(LLMs)训练集面.pdf 643.65kb: k) L  E* R6 s+ ~. F
| └──2大模型(LLMs)LLM生成SFT数据方法面.pdf 825.42kb
  V$ V  }, y2 |0 ^5 u  L├──12大模型(LLMs)显存问题面& H8 N3 @+ D! ~. u  ~9 j
| ├──1大模型(LLMs)显存问题面.pdf 469.56kb
& Q* L) D# C0 a" ^2 @: s- f) S4 O| └──2显存优化策略篇.pdf 502.51kb
" e) @8 x* b7 ?1 N├──13大模型(LLMs)分布式训练面
& t: |  d% k, N3 f6 J| ├──10大模型分布式训练故障恢复篇.pdf 242.46kb4 b9 k7 W; q+ c6 \2 v, T. d3 C$ M; a
| ├──11pytorch 分布式计算 坑_bug 梳理篇.pdf 637.73kb
! h7 e9 c# ~4 h. r4 h| ├──1大模型(LLMs)分布式训练面.pdf 1.53M
. E8 \& q" n6 Z0 B% U. C| ├──2图解分布式训练(一) —— 流水线并行(Pipeline Parallelism).pdf 1.42M
9 }6 b( h. q6 b. E* [; z| ├──3图解分布式训练(二) —— nn.DataParallel篇.pdf 761.41kb# p% @8 Z' t6 _, U
| ├──4图解分布式训练(三) —— nn.parallel.DistributedDataParallel.pdf 978.93kb6 k+ M  \9 u2 t1 y6 U( ]
| ├──5图解分布式训练(四) —— torch.multiprocessing 详细解析.pdf 237.77kb7 F% t6 G# i2 V: u  N! S/ N) X
| ├──6图解分布式训练(五) —— AMP混合精度训练 详细解析.pdf 809.27kb
& D1 L6 P" n3 C| ├──7图解分布式训练(六)—— Pytorch的 DeepSpeed 详细解析.pdf 3.49M
' o. P" V- `) Z& U/ y| ├──8图解分布式训练(七)—— accelerate 分布式训练 详细解析.pdf 613.17kb
& e* p) ?+ m9 v/ g| └──9图解分布式训练(八)—— ZeRO 学习.pdf 2.10M
" w$ z( d- Q+ f. t1 g0 @├──14大模型(LLMs)agent 面
5 D  }' Y2 w8 Y: B% `| ├──1大模型(LLMs)agent 面.pdf 1.24M" q" o7 ?' K% a$ v# a3 A: B4 e" f
| └──2AI Agent 面 —— 函数调用 Function Call 篇.pdf 1.03M
* @( r5 D' [7 }$ D├──15LLMs 位置编码篇
1 S. y# D2 H# i( m# X( \; ~| └──LLMs 位置编码篇.pdf 1.45M
% D! E8 Q1 H+ n1 L  y├──16LLMs Tokenizer 常见面试篇
5 }7 _7 L" ]' ]; R. N| ├──1LLMs Tokenizer 常见面试篇.pdf 3.14M+ I: h+ ^' h5 n; K; P/ c2 @
| ├──2怎么让英文大语言模型支持中文?(一) —— 构建中文tokenization.pdf 624.03kb
6 M3 F9 O+ F& H; [- F) S0 ~| ├──3怎么让英文大语言模型支持中文?(二) —— 继续预训练篇.pdf 899.44kb
$ ]4 Y4 x! C* Q$ V| └──4怎么让英文大语言模型支持中文?(三) —— 对预训练模型进行指令微调.pdf 368.73kb
4 ^; k+ P# h) g├──17大模型(LLM)部署框架对比篇
2 I3 ^( F( i/ i. t4 i' K! K| ├──1大模型(LLM)部署框架对比篇.pdf 3.32M
# W4 a& P. d; i  l  e  W1 J6 F| ├──2大模型(LLMs)加速篇.pdf 300.36kb! O  y9 X+ _5 l
| ├──3LLMs 推理性能面.pdf 303.04kb5 U1 t+ ^& p5 l" M# I" J4 k' i2 \' [
| ├──4LLM(大语言模型)部署加速方法——PagedAttention篇.pdf 845.93kb* A: Z0 h" B1 n, k% S" l& |0 T! k
| ├──5大模型推理加速工具 —— vLLM.pdf 1.05M. r" V" C& C9 `% m$ j
| ├──6LLM(大语言模型)部署加速方法——Faster Transformer篇.pdf 602.24kb
+ N# p( O  x: |" ?$ m/ m| ├──7纯Python超轻量高性能LLM推理框架 —— LightLLM.pdf 706.47kb
. P. S4 p: y4 w7 k: ?| ├──8LLM推理技术之StreamingLLM:如何拥有无限长生成能力.pdf 1.30M- u) h& W* e+ C! R! a; N! `7 \
| └──9SwiftInfer —— 大模型无限流式输入推理飙升46%,打破多轮对话长度限制.pdf 883.63kb
: J  C# R% \2 k& o$ _% b. x/ t├──18大模型幻觉(LLM Hallucination)面
& k( m' y/ K' _0 X9 _7 K! ]| ├──1大模型幻觉(LLM Hallucination)面.pdf 816.72kb
" ^0 Y! ?3 h. l1 \4 n8 c| ├──2大模型的幻觉问题篇.pdf 412.49kb
) Z( P0 Y& M8 {9 N/ ]* c| └──3如何缓解大模型幻觉?.pdf 287.74kb
7 B1 X4 O% o9 j$ V$ R* j: [├──19LLMs 对比篇) S; f# I1 X, T2 S; k1 \3 s4 ?
| ├──1LLMs 对比篇.pdf 3.03M! E6 K7 S: l5 L7 I8 g
| ├──2大模型-attention mask 篇.pdf 96.89kb
8 {8 E) r1 P; M+ T' e0 V0 o/ ~| ├──3百川智能baichuan7B、13B、53B、baichuan2 总结篇.pdf 1.05M* ?+ L* y) ~- N! e$ E7 M& ^
| ├──4LLaMA 常见面试题篇.pdf 244.44kb4 r7 [1 ~! q5 d) x. Z. e* J1 {! G, D
| └──5GPT 经验篇.pdf 513.31kb
+ f" H: e3 j9 G4 ~) f├──20思维链 Chain-of-Thought(COT)篇
9 }7 C/ B& ]3 r* ~5 r1 c| ├──1思维链 Chain-of-Thought(COT)篇.pdf 1.47M  a, r1 n0 _/ @. D: z; p5 U% d0 B& ]
| ├──2思维链 Chain-of-Thought(COT)变体篇.pdf 4.75M
5 |. ~: k, N0 D5 |% |. m| └──3小样本提示学习篇.pdf 585.07kb  f! |1 [+ _+ e5 U& }1 T
├──21LLMs 测试集 中 数据泄露 问题篇8 X& _' `3 l0 Z: U
| └──LLMs 测试集 中 数据泄露 问题篇.pdf 493.82kb- N1 {. w* i  \5 V) \9 s
├──22MOE(Mixture-of-Experts)篇' v" ~* {: r% b( K
| ├──1MOE(Mixture-of-Experts)篇.pdf 1.43M; m. I, T0 z5 m: P6 E: [: ?& [. _
| └──2MOE大模型对比篇.pdf 1.15M+ @& F+ P- A+ [! ?, W" ~
├──23大模型蒸馏篇
# R; d/ P' [& t& V! S4 I) H| ├──1大模型蒸馏篇.pdf 449.94kb; p; X; F1 h. R' d* y0 V, Q
| ├──2LLMs 浮点数篇.pdf 165.33kb$ x7 ]! G9 U! l3 A, R6 F3 Q* p
| └──3自定义 CUDA 函数的轻量级包装器 —— bitsandbytes篇.pdf 206.47kb2 b6 N, z% l! [! ^
├──24大模型(LLMs)软硬件配置面; P; M2 `0 O4 _
| └──大模型(LLMs)软硬件配置面.pdf 78.86kb
  d* ?( p' ]+ w├──25Token及模型参数准备篇
$ W! P- k% K3 \5 [3 ?$ Y$ ~+ P' r| └──Token及模型参数准备篇.pdf 105.96kb6 i" M% a2 L( H: R4 u  [
├──26多模态常见面试篇; i6 W5 I/ W2 |$ S1 a! Z7 \  O- F4 ~, V
| └──多模态常见面试篇.pdf 356.17kb
0 p3 d- E4 ~: O. ?  Y4 A├──27NLP常见面试篇
$ l2 E- K; N& W. z: M8 K3 P| ├──1NLP Trick 篇.pdf 126.55kb
! X: ~0 X# U. c7 h" i$ F2 [  e8 B| ├──2文本分类常见面试篇.pdf 629.46kb' @  m5 w. @2 V1 R! Y
| ├──3文本摘要常见面试篇.pdf 367.42kb0 V  k$ E0 X7 A+ j# z8 I( l0 r* N) a) M
| ├──4命名实体识别常见面试篇.pdf 457.79kb
; K1 R+ d2 E5 D& S; a* `| └──5向量检索常见面试篇.pdf 327.03kb
& W2 d& M) ]# g  |" Y├──28其他常见面试篇
( n/ u4 L4 e1 k# ]3 s, x| └──LLMs 其他 Trick.pdf 238.08kb
4 d* W4 e, V/ @2 A├──29大模型推理加速——KV Cache篇( B: V3 t" Q6 J7 Z. f- U* ]+ g$ h
| └──大模型推理加速——KV Cache篇.pdf 2.67M
( d- N* I/ P# B7 _+ c' F├──30大模型——角色扮演大模型篇! `+ z% ]/ l& Q9 t
| └──大模型——角色扮演大模型篇.pdf 2.26M
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