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1 课程介绍.mp4
2 o* O& G+ ?, c0 D$ i4 D% v2 注意力机制.mp4 B3 B1 l0 g, T& M8 w4 W
3 自注意力机制.mp4
8 p$ J/ B' W8 m0 ]6 X! }8 c4 Transformer的架构概述.mp4; q, _+ r$ W2 n* n, x& E1 e
5 Transformer Encoder的多头注意力.mp4
) B9 \" K% s) }3 R$ m1 I# W6 Transformer Encoder的位置编码.mp4
2 c& p. Q0 `+ F1 q- r+ d7 Transformer 残差链接、LayerNorm、FFN.mp4* b( f( j( B, Q# j
8 Transformer Decoder.mp4
& f" H+ f6 s. O9 Transformer 训练及性能.mp46 L5 R! b; r$ w- Y. J) \( x
10 Transformer机器翻译工作流程.mp4
' ^, G1 W1 @- Q+ d6 {- b3 c7 ]11 Transformer的Encoder代码解读.mp49 r: v( l5 y& B. Q! v" U
12 Transformer的Decoder代码解读.mp4! j) U! g- `+ \5 K6 g2 S
13 Transformer的超参设置代码解读.mp4
9 R* u& a9 G, F) R& W14 Transformer的训练示例（人为随机数据）代码解读.mp4
2 U9 y) {2 e# x1 O; l15 Transformer的训练示例(德语-英语机器翻译)代码解.mp4+ g- f4 b* H% z; u0 I: a+ T
16 结合中文注释代码深入解读1.mp4
8 w, t. L# R% g( c% t# [2 Y17 结合中文注释代码深入解读2.mp41 y0 e9 H9 V1 Q6 n+ ^' h" V
18 LLM推理方式.mp46 M9 w- [0 k# L( ?5 N
19 文本生成模式.mp4
) Q! ]; n4 r% I9 [- S20 文本生成策略.mp4# |( ~9 r; Z) g3 M
21 Token和分词器.mp4
2 @3 |7 M' i) K+ x5 P# @9 b22 文本生成过程.mp4
) Y2 ?; ?8 X/ t5 p" c. ?% m( r. j% F23 prefill和解码阶段.mp4$ ^4 i+ t& X: `1 D L
24 llama3文本生成过程.mp4
' Z! S7 D' D$ Q1 s1 @0 D B2 c25 文本生成时的QKV含义.mp48 R* R( `) ^7 ?/ J) y5 b
26 大模型开发阶段划分.mp4
; V; S1 e9 w* M9 S: U( g$ S% S# D27 SFT微调.mp4
6 Q) D9 Y* P8 X- g+ Y( X28 微调方法(全参、冻结参数、LoRA、QLoRA).mp4
" Z7 s7 p& @* `29 LoRA微调.mp4
, W1 m* S$ F4 ?0 `2 M7 w: {30 QLoRA微调.mp4
- l! r: J% F, P, V31 llama模型进化史.mp4
N2 h7 Q s$ [7 K% J9 u32 llama3模型类型.mp4# w a; y: b$ J" j* c6 {
33 llama大模型生态.mp4
& g4 X8 z' W/ ~4 d3 v34 llama3模型架构.mp4
9 M, o' N9 }- h* T! L4 \9 v/ z& p35 RMSNorm归一化.mp43 b4 c" R9 s/ Q
36 SwiGLU激活函数.mp4 G1 J& a' C6 p5 y p& ~
37 RoPE旋转位置编码.mp4
% h8 x) D- w) @' ]/ [38 GQA分组查询注意力.mp4
* d+ ]5 B3 {( o! k- D: [39 KVCache.mp4
( S' ^9 f* [, W( @8 a+ N, f40 各文件功能.mp4
; U! _( v3 q- }8 q" I+ ~. _41 completion和chat应用脚本代码解析.mp4
* f, G) {& G2 [42 generation.py代码解析.mp41 s+ G( `, O* @+ b
43 model.py代码解析.mp4
- T# }9 \9 K8 |0 f; f44 tokenizer.py代码解析.mp4& z3 v6 K5 M5 I9 ]* i6 U0 e
45 RMSNorm代码解析.mp43 }% d2 ]0 X, i" a0 }
46 SwiGLU代码解析.mp4
, ~4 w0 y. y2 U2 P3 y; D47 GQA代码解析.mp4
+ u I" l4 S$ F, q% [+ d48 RoPE代码解析.mp4/ K l* Q! }' S! a) H7 m9 O/ k
49 KVCache代码解析.mp4
- U% u0 A6 @3 ~8 ?( K2 ?$ @. L1 q50 阿里云实例创建.mp4
8 a) N$ u8 @0 Z( A( a5 l# c6 H51 ollama介绍.mp4
6 L* Q4 Z* U! u# d52 ollama安装.mp4( K: w7 D/ B- v6 |" W, ~- M1 C4 @
53 llama3推理.mp4
; o8 p( c: W3 c; @54 vLLM部署llama3.mp48 i |+ x& c/ O- J$ w0 o
55 llama_factory介绍.mp4
; A! H4 F+ E/ j# i56 llama_factory安装及llama3模型下载.mp40 u* I, q0 `( S( Q* M# [
57 LoRA微调训练.mp4. x" i: M3 k- I; b. r
58 llama3中文增强大模型推理.mp4
/ `' d( s7 p# v. c$ g59 llama3中文增强大模型评估.mp41 k/ d2 U) ~6 \6 r* J! ~
60 lora文件合并.mp4
) Y* }- g8 K M3 D) E, d6 q61 数据集准备.mp4) Q$ }5 m' w! j6 Y' Z9 l
62 lora 微调.mp43 T2 A( c: Y! c# b, Y. q
63 llama3医疗问答大模型推理.mp44 @/ Y6 H6 ?9 A
64 qlora微调 .mp4
! ` r! o& }. w3 r( P# H8 u7 M, X65 qlora微调的医疗问答大模型推理.mp4
9 j% h3 k5 t' y0 W4 y% |' Z: R课件资料.7z2 B& f4 C! W) w! a6 u
7 T. B; j- p0 S; {; f1 H5 J; F
' W- z3 L. S2 b- J" z9 {- S- f$ i# e
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/ I: _& u; t6 C2 T* ]1 v6 K' ^网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1rhkPfvVornKgrAORZv1YXQ 提取码搜索公众号“程序员编程社区”，回复 “ x2 ” 即可7 T8 A7 H7 N, b* Y# e& Q* a
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