资源名称：D丁师兄大模型训练营
网盘类型：夸克网盘
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资源统计：166 个文件夹，657 个文件，63.62 GB
目录结构
└── 📁 D丁师兄大模型训练营
├── 📁 18-LLM-模型
│ ├── 📁 31-LLM-Interview-Plus
│ │ ├── 📄 多模态常见面试题.pdf
│ │ ├── 📄 大模型 RAG 检索增强生成面【公众号：GG学习社】.pdf
│ │ ├── 📄 大模型校招面试题【公众号：GG学习社】.pdf
│ │ ├── 📄 大模型（LLMs）Tokenizer篇.pdf
│ │ ├── 📄 大模型（LLMs）分布式训练面.pdf
│ │ ├── 📄 大模型（LLMs）增量预训练篇.pdf
│ │ ├── 📄 大模型（LLMs）幻觉面.pdf
│ │ ├── 📄 大模型（LLMs）推理加速篇.pdf
│ │ ├── 📄 大模型（LLMs）显存问题面.pdf
│ │ ├── 📄 大模型（LLMs）蒸馏面.pdf
│ │ └── 📄 大模型（LLMs）面试题答案Plus.pdf
│ ├── 📁 大模型（LLMs）langchain面
│ │ ├── 📄 基于LLM+向量库的文档对话经验面【公众号：GG学习社】.pdf
│ │ └── 📄 大模型（LLMs）langchain面.pdf
│ ├── 📁 大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT)面
│ │ ├── 📄 LoRA篇.pdf
│ │ ├── 📄 参数高效微调篇PRFT.pdf
│ │ ├── 📄 提示学习（Prompting）篇.pdf
│ │ └── 📄 适配器微调（Adapter-tuning）篇.pdf
│ ├── 📄 大模型（LLMs）agent 面【公众号：GG学习社】.pdf
│ ├── 📄 大模型（LLMs）基础面.pdf
│ ├── 📄 大模型（LLMs）幻觉面【公众号：GG学习社】.pdf
│ ├── 📄 大模型（LLMs）强化学习—— PPO 面.pdf
│ ├── 📄 大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面【公众号：GG学习社】.pdf
│ ├── 📄 大模型（LLMs）微调面【公众号：GG学习社】.pdf
│ ├── 📄 大模型（LLMs）推理面.pdf
│ ├── 📄 大模型（LLMs）训练集面.pdf
│ ├── 📄 大模型（LLMs）评测面【公众号：GG学习社】.pdf
│ └── 📄 大模型（LLMs）进阶面【公众号：GG学习社】.pdf
├── 📁 阶段1：大模型必备的深度学习基础
│ ├── 📁 1.【框架】Pytorch学习
│ │ ├── 📁 PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】
│ │ │ ├── 📄 1.P1. PyTorch环境的配置及安装（Configuration and (Av74281036,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 2.P2. Python编辑器的选择、安装及配置（PyCharm、Jupyter(Av74281036,P2)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 3.【FAQ】为什么torch.cuda.is_available返回False(Av74281036,P3)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 4.P3. Python学习中的两大法宝函数（当然也可以用在PyTorch）(Av74281036,P4)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 5.P4. PyCharm及Jupyter使用及对比(Av74281036,P5)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 6.P5. PyTorch加载数据初认识(Av74281036,P6)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 7.P6. Dataset类代码实战(Av74281036,P7)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 8.P7. TensorBoard的使用（一）(Av74281036,P8)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 9.P8. TensorBoard的使用（二）(Av74281036,P9)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 10.P9. Transforms的使用（一）(Av74281036,P10)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 11.P9. Transforms的使用（二）(Av74281036,P11)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 12.常见的Transforms（一）(Av74281036,P12)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 13.常见的Transforms（二）(Av74281036,P13)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 14.torchvision中的数据集使用(Av74281036,P14)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 15.DataLoader的使用(Av74281036,P15)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 16.神经网络的基本骨架-nn.Module的使用(Av74281036,P16)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 17.土堆说卷积操作（可选看）(Av74281036,P17)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 18.神经网络-卷积层(Av74281036,P18)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 19.神经网络-最大池化的使用(Av74281036,P19)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 20.神经网络-非线性激活(Av74281036,P20)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 21.神经网络-线性层及其他层介绍(Av74281036,P21)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 22.神经网络-搭建小实战和Sequential的使用(Av74281036,P22)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 23.损失函数与反向传播(Av74281036,P23)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 24.优化器（一）(Av74281036,P24)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 25.现有网络模型的使用及修改(Av74281036,P25)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 26.网络模型的保存与读取(Av74281036,P26)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 27.完整的模型训练套路（一）(Av74281036,P27)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 28.完整的模型训练套路（二）(Av74281036,P28)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 29.完整的模型训练套路（三）(Av74281036,P29)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 30.利用GPU训练（一）(Av74281036,P30)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 31.利用GPU训练（二）(Av74281036,P31)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 32.完整的模型验证套路(Av74281036,P32)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ └── 📄 33.【完结】看看开源项目(Av74281036,P33)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📄 pytorch-tutorial-master.zip
│ │ └── 📄 怎么学.doc
│ ├── 📁 2.【原理】深度学习必看
│ │ ├── 📁 视频
│ │ │ ├── 📄 1.1.绪论求三连(Av836329979,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 2.2. 2. 2. 1.1 人工智能(Av836329979,P2)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 3.3. 3. 3. 1.2 如何开发人工智能系统？(Av836329979,P3)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 4.4. 4. 4. 1.3 表示学习(Av836329979,P4)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 5.5. 5. 5. 1.4 深度学习(Av836329979,P5)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 6.6. 6. 6. 1.5 人脑神经网络(Av836329979,P6)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 7.7. 7. 7. 1.6 神经网络(Av836329979,P7)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 8.8. 8. 8. 1.7 神经网络发展史(Av836329979,P8)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 9.9. 9. 9. 2 机器学习概述(Av836329979,P9)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 10.10. 10. 10. 2.1 关于概率的一些基本概念(Av836329979,P10)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 11.11. 11. 11. 2.2 机器学习定义(Av836329979,P11)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 12.12. 12. 12. 2.3 机器学习类型(Av836329979,P12)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 13.13. 13. 13. 2.4 机器学习的要素(Av836329979,P13)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 14.14. 14. 14. 2.5 泛化与正则化(Av836329979,P14)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 15.15. 15. 15. 2.6 线性回归(Av836329979,P15)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 16.16. 16. 16. 2.7 多项式回归(Av836329979,P16)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 17.17. 17. 17. 2.8 线性回归的概率视角(Av836329979,P17)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 18.18. 18. 18. 2.9 模型选择与“偏差-方差”分解(Av836329979,P18)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 19.19. 19. 19. 2.10 常用的定理(Av836329979,P19)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 20.20. 20. 20. 3 线性模型(Av836329979,P20)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 21.21. 21. 21. 3.1 分类问题示例(Av836329979,P21)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 22.22. 22. 22. 3.2 线性分类模型(Av836329979,P22)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 23.23. 23. 23. 3.3 交叉熵与对数似然(Av836329979,P23)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 24.24. 24. 24. 3.4 Logistic回归(Av836329979,P24)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 25.25. 25. 25. 3.5 Softmax回归(Av836329979,P25)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 26.26. 26. 26. 3.6 感知器(Av836329979,P26)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 27.27. 27. 27. 3.7 支持向量机(Av836329979,P27)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 28.28. 28. 28. 3.8 线性分类模型小结(Av836329979,P28)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 29.29. 29. 29. 4 前馈神经网络(Av836329979,P29)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 30.30. 30. 30. 4.1 神经元(Av836329979,P30)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 31.31. 31. 31. 4.2 神经网络(Av836329979,P31)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 32.32. 32. 32. 4.3 前馈神经网络(Av836329979,P32)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 33.33. 33. 33. 4.4 反向传播算法(Av836329979,P33)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 34.34. 34. 34. 4.5 计算图与自动微分(Av836329979,P34)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 35.35. 35. 35. 4.6 优化问题(Av836329979,P35)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 36.36. 36. 36. 5 卷积神经网络(Av836329979,P36)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 37.37. 37. 37. 5.1 卷积(Av836329979,P37)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 38.38. 38. 38. 5.2 卷积神经网络(Av836329979,P38)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 39.39. 39. 39. 5.3 其它卷积种类(Av836329979,P39)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 40.40. 40. 40. 5.4 典型的卷积网络(Av836329979,P40)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 41.41. 41. 41. 5.5 卷积网络的应用(Av836329979,P41)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 42.42. 42. 42. 5.6 应用到文本数据(Av836329979,P42)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 43.43. 43. 43. 6 循环神经网络(Av836329979,P43)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 44.44. 44. 44. 6.1 给神经网络增加记忆能力(Av836329979,P44)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 45.45. 45. 45. 6.2 循环神经网络(Av836329979,P45)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 46.46. 46. 46. 6.3 应用到机器学习(Av836329979,P46)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 47.47. 47. 47. 6.4 参数学习与长程依赖问题(Av836329979,P47)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 48.48. 48. 48. 6.5 如何解决长程依赖问题(Av836329979,P48)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 49.49. 49. 49. 6.6 GRU与LSTM(Av836329979,P49)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 50.50. 50. 50. 6.7 深层循环神经网络(Av836329979,P50)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 51.51. 51. 51. 6.8 循环网络应用(Av836329979,P51)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 52.52. 52. 52. 6.9 扩展到图结构(Av836329979,P52)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 53.53. 53. 1. 7 网络优化与正则化(Av836329979,P53)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 54.54. 54. 2. 7.1 神经网络优化的特点(Av836329979,P54)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 55.55. 55. 3. 7.2 优化算法改进(Av836329979,P55)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 56.56. 56. 4. 7.3 动态学习率(Av836329979,P56)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 57.57. 57. 5. 7.4 梯度方向优化(Av836329979,P57)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 58.58. 58. 6. 7.5 参数初始化(Av836329979,P58)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 59.59. 59. 7. 7.6 数据预处理(Av836329979,P59)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 60.60. 60. 8. 7.7 逐层规范化(Av836329979,P60)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 61.61. 61. 9. 7.8 超参数优化(Av836329979,P61)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 62.62. 62. 10. 7.9 网络正则化(Av836329979,P62)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 63.63. 63. 11. 7.10 暂退法（Dropout）(Av836329979,P63)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 64.64. 64. 12. 7.11 ℓ1和ℓ2正则化(Av836329979,P64)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 65.65. 65. 13. 7.12 数据增强(Av836329979,P65)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 66.66. 66. 14. 7.13 小结(Av836329979,P66)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 67.67. 67. 15. 8 注意力机制与外部记忆(Av836329979,P67)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 68.68. 68. 16. 8.1注意力机制(Av836329979,P68)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 69.69. 69. 17. 8.2 人工神经网络中的注意力机制(Av836329979,P69)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 70.70. 70. 18. 8.3 注意力机制的应用(Av836329979,P70)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 71.71. 71. 19. 8.4 自注意力模型(Av836329979,P71)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 72.72. 72. 20. 8.5 Transformer(Av836329979,P72)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 73.73. 73. 21. 8.6 外部记忆(Av836329979,P73)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 74.74. 74. 22. 8.7 结构化的外部记忆(Av836329979,P74)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 75.75. 75. 23. 8.8 基于神经动力学的联想记忆(Av836329979,P75)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 76.76. 76. 24. 8.9 总结(Av836329979,P76)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 77.77. 77. 25. 9 无监督学习(Av836329979,P77)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 78.78. 78. 26. 9.1 聚类(Av836329979,P78)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 79.79. 79. 27. 9.2 K均值方法(Av836329979,P79)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 80.80. 80. 28. 9.3 层次聚类(Av836329979,P80)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 81.81. 81. 29. 9.4 （无监督）特征学习(Av836329979,P81)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 82.82. 82. 30. 9.5 主成分分析(Av836329979,P82)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 83.83. 83. 31. 9.6 编码与稀疏编码(Av836329979,P83)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 84.84. 84. 32. 9.7 自编码器(Av836329979,P84)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 85.85. 85. 33. 9.8 自监督学习(Av836329979,P85)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 86.86. 86. 34. 9.9 概率密度估计(Av836329979,P86)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 87.88. 88. 36. 9.11 半监督学习(Av836329979,P87)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 88.2-神经网络案例-分模块构造神经网络(Av836329979,P88)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 89.第一章第一节-神经网络案例-cifar分类任务（3）(Av836329979,P89)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 90.3-神经网络案例-训练神经网络完成分类任务(Av836329979,P90)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 91.4-神经网络架构-感受神经网络的强大(Av836329979,P91)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 92.第一章第一节-神经网络案例-cifar分类任务（1）(Av836329979,P92)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 93.第一章第一节-神经网络案例-cifar分类任务（2）(Av836329979,P93)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 94.2-损失函数(Av836329979,P94)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 95.3-正则化惩罚项(Av836329979,P95)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 96.4-softmax分类器(Av836329979,P96)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ ├── 📄 97.第二章1-线性分类(Av836329979,P97)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ │ └── 📄 98.2-挑战与常规套路(Av836329979,P98)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📄 exercise-master.zip
│ │ ├── 📄 nndl-book.pdf
│ │ └── 📄 怎么学.doc
│ └── 📁 3.【应用】自然语言处理
│ └── 📁 视频
│ ├── 📁 CS224N｜2023年更新-Pytorch入门｜精翻中文｜自然语言处理｜2024最新
│ │ ├── 📄 1.CS224N｜2023年更新-Pytorch入门｜精翻中文｜自然语言处理｜2(Av1254876091,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ └── 📄 1.CS224N｜2023年更新-Pytorch入门｜精翻中文｜自然语言处理｜2(Av1704752966,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📁 CS224N｜2023更新-Huggingface课程｜精翻中文｜自然语言处理｜2024最新
│ ├── 📄 1.2024年官方最新双语完整版｜CS224N｜斯坦福大学｜精翻中文｜自然语言处(Av1801601230,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 1.CS224N｜01-课程介绍与词向量｜精翻中文｜自然语言处理(Av1554935802,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 1.CS224N｜02-神经网络分类器｜精翻中文｜自然语言处理(Av1904933155,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 1.CS224N｜03-反向传播和神经网络｜精翻中文｜自然语言处理(Av1554961689,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 1.CS224N｜04-句法结构与依存句法分析｜精翻中文｜自然语言处理(Av1054810882,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 1.CS224N｜05-循环神经网络（RNNs）｜精翻中文｜自然语言处理(Av1304934016,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 1.CS224N｜06-简单和LSTM循环神经网络｜精翻中文｜自然语言处理(Av1204851529,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 1.CS224N｜07-翻译模型，序列到序列模型，注意力机制｜精翻中文｜自然语言(Av1154760424,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 1.CS224N｜08-自注意力机制和变形器｜精翻中文｜自然语言处理｜2024最(Av1504768986,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 1.CS224N｜09-预训练｜精翻中文｜自然语言处理｜2024最新(Av1254941783,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 1.CS224N｜10-提示词、人类反馈强化学习 - 2023｜精翻中文｜自然语(Av1454836305,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 1.CS224N｜11-自然语言生成｜精翻中文｜自然语言处理｜2024最新(Av1154853441,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 1.CS224N｜12-问答模型｜精翻中文｜自然语言处理｜2024最新(Av1254780449,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 1.CS224N｜13-指代消解｜精翻中文｜自然语言处理｜2024最新(Av1604815636,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 1.CS224N｜14-NLP与语言学之间的洞见｜精翻中文｜自然语言处理｜202(Av1354817570,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 1.CS224N｜15 - 为语言模型添加知识｜精翻中文｜自然语言处理｜2024(Av1504886432,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 1.CS224N｜16-多模态深度学习，Douwe Kiela｜精翻中文｜自然语(Av1004785817,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 1.CS224N｜17-模型分析和解释｜精翻中文｜自然语言处理｜2024最新(Av1604921000,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 1.CS224N｜18-NLP和深度学习的未来｜精翻中文｜自然语言处理｜2024(Av1204839838,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ └── 📄 1.CS224N｜19 - 模型可解释性与编辑｜精翻中文｜自然语言处理｜2024(Av1654869610,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📁 阶段2：大模型技术总览
│ ├── 📁 【原理】大模型原理
│ │ ├── 📁 新建文件夹
│ │ ├── 📄 LLM-TAP.pdf
│ │ └── 📄 怎么学【公众号：GG学习社】.doc
│ ├── 📁 【手撕】图解系列之Transformer
│ │ ├── 📁 03 什么是预训练（Transformer 前奏）
│ │ │ └── 📄 1.03 什么是预训练（Transformer 前奏）_batch(Av597476503,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 04 统计语言模型（n元语言模型）
│ │ │ └── 📄 1.04 统计语言模型（n元语言模型）_batch(Av812429669,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 05 神经网络语言模型（独热编码+词向量 Word Embedding 的起源）
│ │ │ └── 📄 1.05 神经网络语言模型（独热编码+词向量的起源）_x264(Av639898120,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 06 Word2Vec模型（第一个专门做词向量的模型，CBOW和Skip-gram）
│ │ │ └── 📄 1.06 Word2Vec模型（第一个专门做词向量的模型，CBOW和Skip-g(Av427408361,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 07 预训练语言模型的下游任务改造简介（如何使用词向量）
│ │ │ └── 📄 1.07 预训练语言模型的下游任务改造简介（如何使用词向量）_batch(Av469997099,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 08 ELMo模型（双向LSTM模型解决词向量多义问题）
│ │ │ └── 📄 1.08 ELMo模型（双向LSTM模型解决词向量多义问题）(Av385024424,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 09 Transformer 之什么是注意力机制（Attention）
│ │ │ └── 📄 1.09 Transformer 之什么是注意力机制（Attention）(Av940206553,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 10 Transformer 之 Self-Attention（自注意力机制）
│ │ │ └── 📄 1.10 Transformer 之 Self-Attention（自注意力机制(Av982926827,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 11 Self-Attention 相比较 RNN 和 LSTM 的优缺点
│ │ │ └── 📄 1.12 Self-Attention 相比较 RNN 和 LSTM 的优缺点(Av642878016,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 12 Transformer的掩码自注意力机制，Masked Self-Attention（掩码自注意力机制）
│ │ │ └── 📄 1.12 Transformer的掩码自注意力机制，Masked Self-At(Av897934079,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 13 Transformer的多头注意力，Multi-Head Self-Attention（从空间角度解释为什么做多头）
│ │ │ └── 📄 1.13 Transformer的多头注意力，Multi-Head Self-A(Av897974856,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 14 Transformer之位置编码Positional Encoding （为什么 Self-Attention 需要位置编码）
│ │ │ └── 📄 1.14 Transformer之位置编码Positional Encoding(Av215491720,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 15 Transformer 框架概述
│ │ │ └── 📄 1.15 Transformer 框架概述(Av685604214,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 16 Transformer的编码器（Encodes）——我在做更优秀的词向量
│ │ │ └── 📄 1.16 Transformer的编码器（Encodes）——我在做更优秀的词向(Av428050375,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 17 Transformer 的解码器（Decoders）——我要生成一个又一个单词
│ │ │ └── 📄 1.17 Transformer 的解码器（Decoders）——我要生成一个又(Av770666012,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 18 Transformer 的动态流程
│ │ │ └── 📄 1.18 Transformer 的动态流程(Av770639974,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 19 Transformer 解码器的两个为什么（为什么做掩码、为什么用编码器-解码器注意力）
│ │ │ └── 📄 1.19 Transformer 解码器的两个为什么（为什么做掩码、为什么用编码(Av300673024,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 20 Transformer 的输出和输入是什么
│ │ │ └── 📄 1.20 Transformer 的输出和输入是什么(Av557972960,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 1001 Attention 和 Self-Attention 的区别（还不能区分我就真的无能为力了）
│ │ │ └── 📄 1.1001 Attention 和 Self-Attention 的区别（还不(Av343699395,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 1401 位置编码公式详细理解补充
│ │ │ └── 📄 1.1401 位置编码公式详细理解补充(Av813302743,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📁 Transformer和BERT看不懂来这里，告诉你他们的前世今生，必能懂
│ │ │ └── 📄 1.Transformer和BERT看不懂来这里，告诉你他们的前世今生，必能懂(Av554805766,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ └── 📄 怎么学.doc
│ └── 📁 【脉络】ChatGPT的前世今生
│ ├── 📁 1【脉络】ChatGPT的前世今生
│ │ └── 📁 ChatGPT 是怎么炼成的 - GPT社会化的过程 (李宏毅)
│ │ ├── 📄 1.Chat GPT (可能)是怎么炼成的 - GPT社会化的过程 (李宏毅)(Av605964038,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📄 2.来自猎人暗黑大陆的模型GPT-3(Av605964038,P2)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📄 3.InstructGPT，从人类回馈中学习，ChatGPT的前身（台大）(Av605964038,P3)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📄 4.ChatGPT，惊艳众人的会话试AI（台大）(Av605964038,P4)【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ └── 📄 5.WebGPT，会搜寻证据的GPT-3（台大）(Av605964038,P5)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📁 2.Andrej Karpathy大神亲授：大语言模型入门【中英】
│ │ └── 📄 1.Andrej Karpathy大神亲授：大语言模型入门【中英】(Av451275641,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📁 3.InstructGPT 论文精读【论文精读·48】
│ │ └── 📄 1.InstructGPT 论文精读【论文精读·48】(Av391906274,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📁 【珍藏】从头开始用代码构建GPT - 大神Andrej Karpathy 的“神经网络从Zero到Hero 系列”之七
│ │ └── 📄 1.【珍藏】从头开始用代码构建GPT - 大神Andrej Karpathy 的(Av316746341,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📁 【精校】“让我们构建GPT Tokenizer”AI大神Andrej Karpathy最新大模型技术讲座 【中英】
│ │ └── 📄 1.【精校】“让我们构建GPT Tokenizer”AI大神Andrej Kar(Av1800818494,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📁 【精校版】Andrej Karpathy微软Build大会精彩演讲： GPT状态和原理 - 解密OpenAI模型训练
│ │ └── 📄 1.【精校版】Andrej Karpathy微软Build大会精彩演讲： GPT(Av954084772,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📁 【精校珍藏版】大牛Andrej Karpathy的stanford深度学习课程：深入理解Transformer，从零打造最简版GPT
│ │ └── 📄 1.【精校珍藏版】大牛Andrej Karpathy的stanford深度学习课(Av699069341,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📁 反向传播和神经网络训练 · 大神Andrej Karpathy 的“神经网络从Zero到Hero 系列”之一
│ │ └── 📄 1.反向传播和神经网络训练 · 大神Andrej Karpathy 的“神经网(Av786864921,P1)【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 LLM-TAP.pdf
│ └── 📄 怎么学.doc
├── 📁 阶段3：大模型部署实战
│ ├── 📁 【产品化】压力测试
│ │ └── 📄 【产品化】压力测试.doc
│ ├── 📁 【实战】清华ChatGLM2-6B开源大模型部署
│ │ └── 📄 【实战】清华ChatGLM2-6B开源大模型部署.doc
│ └── 📁 【框架】FastAPI后端框架
│ └── 📄 【框架】FastAPI后端框架.doc
├── 📁 阶段4：prompt提示工程实战
│ ├── 📁 【入门】吴恩达Prompt公开课
│ │ ├── 📄 chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 1.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第一期：引入 (Lesson01 in(Av826343014,P1)【公众号：CunWorkNotes】.mp4
│ │ ├── 📄 chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 2.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第二期：如何更清晰、更具体地书写提示词(Av826343014,P2)【耗时整理‖cunlove.cn】.mp4
│ │ ├── 📄 chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 3.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第三期：如何更好地迭代提示词 (Les(Av826343014,P3)【公众号：CunWorkNotes】.mp4
│ │ ├── 📄 chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 4.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第四期：如何用大语言模型总结文本 (L(Av826343014,P4)【公众号：CunWorkNotes】.mp4
│ │ ├── 📄 chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 5.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第五期：如何使用大语言模型的语义推理 (Av826343014,P5)【公众号：CunWorkNotes】.mp4
│ │ ├── 📄 chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 6.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第六期：如何使用大模型进行文本转换 ((Av826343014,P6)【耗时整理‖cunlove.cn】.mp4
│ │ ├── 📄 chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 7.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第七期：如何使用chatGPT的温度值(Av826343014,P7)【耗时整理‖cunlove.cn】.mp4
│ │ ├── 📄 chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 8.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第八期：如何构建自己的聊天机器人？ ((Av826343014,P8)【公众号：CunWorkNotes】.mp4
│ │ └── 📄 prompt-tutorial-main.zip
│ ├── 📁 【原理】大白话提示工程
│ │ └── 📄 【原理】大白话提示工程.doc
│ └── 📁 【进阶】提示工程高级用法
│ └── 📄 【进阶】提示工程高级用法.doc
├── 📁 阶段5：基于langchain搭建LLMs应用
│ ├── 📁 【原理】LangChain工具学习
│ │ └── 📄 学习资料.docx
│ └── 📁 【实战】LangChain实战项目
│ └── 📄 学习资料.docx
├── 📁 阶段6：基于垂直数据大模型微调
│ ├── 📁 代码
│ │ ├── 📁 jinyong
│ │ │ ├── 📁 data
│ │ │ │ ├── 📄 金庸-书剑恩仇录.txt
│ │ │ │ ├── 📄 金庸-侠客行【公众号：GG学习社】.txt
│ │ │ │ ├── 📄 金庸-倚天屠龙记.txt
│ │ │ │ ├── 📄 金庸-天龙八部.txt
│ │ │ │ ├── 📄 金庸-射雕英雄传.txt
│ │ │ │ ├── 📄 金庸-白马啸西风.txt
│ │ │ │ ├── 📄 金庸-碧血剑.txt
│ │ │ │ ├── 📄 金庸-神雕侠侣【公众号：GG学习社】.txt
│ │ │ │ ├── 📄 金庸-笑傲江湖.txt
│ │ │ │ ├── 📄 金庸-越女剑.txt
│ │ │ │ ├── 📄 金庸-连城诀.txt
│ │ │ │ ├── 📄 金庸-雪山飞狐.txt
│ │ │ │ ├── 📄 金庸-飞狐外传.txt
│ │ │ │ ├── 📄 金庸-鸳鸯刀.txt
│ │ │ │ └── 📄 金庸-鹿鼎记.txt
│ │ │ ├── 📁 model-lora
│ │ │ │ ├── 📁 checkpoint-2750
│ │ │ │ ├── 📁 checkpoint-2800
│ │ │ │ ├── 📁 runs
│ │ │ │ ├── 📄 adapter_config.json
│ │ │ │ ├── 📄 adapter_model.bin
│ │ │ │ └── 📄 README.md
│ │ │ ├── 📁 runs
│ │ │ │ ├── 📁 Feb12_17-22-07_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb12_17-46-57_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb12_17-48-40_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb12_21-59-35_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb13_00-23-43_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb13_00-25-48_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb13_01-54-00_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb13_01-54-51_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb13_01-59-15_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb13_13-52-09_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb13_14-02-10_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb13_14-09-12_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb13_14-10-52_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb13_14-16-38_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb13_14-19-25_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb13_14-19-55_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb13_14-20-15_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb13_14-45-39_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb13_15-26-43_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ ├── 📁 Feb13_20-30-17_WY-20230411FNEJ
│ │ │ │ └── 📁 Mar03_01-42-48_WY-20230411FNEJ
│ │ │ ├── 📁 train_data_token
│ │ │ │ ├── 📄 data-00000-of-00001.arrow
│ │ │ │ ├── 📄 dataset_info.json
│ │ │ │ └── 📄 state.json
│ │ │ ├── 📁 wandb
│ │ │ │ ├── 📁 offline-run-20240212_172238-qqisw8ha
│ │ │ │ ├── 📁 offline-run-20240212_174728-zohey7vx
│ │ │ │ ├── 📁 offline-run-20240212_174912-g5k7cgsd
│ │ │ │ ├── 📁 offline-run-20240212_215948-87csfw69
│ │ │ │ ├── 📁 offline-run-20240213_002457-pslycvyf
│ │ │ │ ├── 📁 offline-run-20240213_002600-wg65q6lo
│ │ │ │ ├── 📁 offline-run-20240213_015415-r790uvue
│ │ │ │ ├── 📁 offline-run-20240213_015505-36hole90
│ │ │ │ ├── 📁 offline-run-20240213_015934-tvfvjjfk
│ │ │ │ ├── 📁 offline-run-20240213_135226-4iombf76
│ │ │ │ ├── 📁 offline-run-20240213_140224-q9ea75ml
│ │ │ │ ├── 📁 offline-run-20240213_141010-gp9r5oou
│ │ │ │ ├── 📁 offline-run-20240213_141108-xod9dws6
│ │ │ │ ├── 📁 offline-run-20240213_142054-f8t6oc37
│ │ │ │ ├── 📁 offline-run-20240213_144552-wgllucjq
│ │ │ │ ├── 📁 offline-run-20240213_152710-3cdc6b6t
│ │ │ │ ├── 📁 offline-run-20240213_203114-2572x3ir
│ │ │ │ ├── 📁 offline-run-20240303_014301-jocjllat
│ │ │ │ └── 📄 debug-cli.Administrator.log
│ │ │ ├── 📄 download.py
│ │ │ ├── 📄 finetune_lora.py
│ │ │ ├── 📄 get_qa.py
│ │ │ ├── 📄 get_train_data.py
│ │ │ ├── 📄 qa_data
│ │ │ ├── 📄 run_lora.bat
│ │ │ ├── 📄 test_lora.py
│ │ │ ├── 📄 tokenize_dataset_rows.py
│ │ │ ├── 📄 train_data
│ │ │ └── 📄 小说【公众号：GG学习社】.txt
│ │ ├── 📁 nl2sql
│ │ │ ├── 📁 model-lora
│ │ │ │ ├── 📁 checkpoint-2950
│ │ │ │ ├── 📁 checkpoint-3000
│ │ │ │ ├── 📁 runs
│ │ │ │ ├── 📄 adapter_config.json
│ │ │ │ ├── 📄 adapter_model.bin
│ │ │ │ └── 📄 README【公众号：GG学习社】.md
│ │ │ ├── 📄 finetune_lora.py
│ │ │ ├── 📄 run_lora.sh
│ │ │ ├── 📄 run_lora2.bat
│ │ │ ├── 📄 test_data
│ │ │ ├── 📄 test_lora.py
│ │ │ ├── 📄 tokenize_dataset_rows.py
│ │ │ └── 📄 train_data
│ │ ├── 📁 PPT
│ │ │ ├── 📄 chatGLM模型精讲.pptx
│ │ │ ├── 📄 GPU原理.pptx
│ │ │ ├── 📄 modeling_chatglm.py
│ │ │ ├── 📄 大模型微调.pptx
│ │ │ ├── 📄 大模型技术串讲.pptx
│ │ │ ├── 📄 大模型技术总结.pptx
│ │ │ ├── 📄 大模型的数据处理.pptx
│ │ │ ├── 📄 大模型综述.pptx
│ │ │ ├── 📄 技术架构.pptx
│ │ │ ├── 📄 旅游数据.csv
│ │ │ └── 📄 羊驼系列大模型.pptx
│ │ ├── 📁 rag
│ │ │ ├── 📁 MedDialog_processed
│ │ │ │ ├── 📄 english-dev.json
│ │ │ │ ├── 📄 english-test.json
│ │ │ │ ├── 📄 english-train.json
│ │ │ │ ├── 📄 test_data.json
│ │ │ │ ├── 📄 train_data.json
│ │ │ │ └── 📄 validate_data.json
│ │ │ ├── 📁 train_similar_model
│ │ │ │ ├── 📁 model
│ │ │ │ ├── 📁 my_model
│ │ │ │ ├── 📁 rank_model
│ │ │ │ ├── 📄 get_train_data.py
│ │ │ │ ├── 📄 get_train_data.py.bak
│ │ │ │ ├── 📄 insert_knowledge.py
│ │ │ │ ├── 📄 test.py
│ │ │ │ ├── 📄 test2.py
│ │ │ │ ├── 📄 train_data
│ │ │ │ ├── 📄 train_rank_model.py
│ │ │ │ └── 📄 train_recall_model.py
│ │ │ ├── 📄 chat.py
│ │ │ ├── 📄 disease_names
│ │ │ ├── 📄 get_disease_name.py
│ │ │ ├── 📄 knowledge
│ │ │ ├── 📄 process_data.py
│ │ │ ├── 📄 RAG.pptx
│ │ │ └── 📄 requirements.txt
│ │ └── 📁 大模型微调
│ │ ├── 📄 ChatGLM-Tuning【公众号：GG学习社】.zip
│ │ └── 📄 requirements【公众号：GG学习社】.txt
│ ├── 📄 1.距离精讲 2024-02-01 22_33 【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 2.向量数据库基础 2024-02-01 23_31【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 大模型训练营1.大模型综述 2024-02-01 08_42【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 大模型训练营2.大数据和大模型，常见分词方法 【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 大模型训练营3：项目实战：文旅对话大模型实战（模型参数微调【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 大模型训练营4：prefixtuning和adapter【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 大模型训练营5：lora和langchain 2024-01-31 22_48【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 大模型训练营6：模型并行 2024-01-31 22_01【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 大模型训练营7：GPU的计算原理 2024-01-31 12_46【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 大模型训练营8：大模型技术一览，一些细节 2024-01-30 22_46【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 大模型训练营9：大模型面试题 2024-01-30 08_48【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 预习资料1：Attention模型【公众号：GG学习社】.mp4
│ └── 📄 预习资料：Transformer和bert 2024-02-02 08_56【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📁 阶段7：大语言模型的训练和构建
│ ├── 📁 视频
│ │ ├── 📄 1.参数高效微调与BitFit实战【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📄 2.Prompt-Tuning原理与实战【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📄 3.P-Tuning【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📄 4.prefix tuning原理与实战【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📄 5.LoRA 原理与实战【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ ├── 📄 6.IA3 原理与实战【公众号：GG学习社】.mp4
│ │ └── 📄 7.PEFT 进阶操作【公众号：GG学习社】.mp4
│ ├── 📄 本阶段作业和考试【公众号：GG学习社】.docx
│ └── 📄 资料.docx
├── 📁 阶段8：大模型分布式并行训练
│ ├── 📄 怎么学？.docx
│ ├── 📄 本阶段作业和考试.docx
│ └── 📄 阶段8学习资料.doc
├── 📁 阶段9：产品级LLM推理优化方法论
│ └── 📄 学习资料【公众号：GG学习社】.doc
├── 📁 阶段10：推理引擎部署与优化实战
│ ├── 📄 学习资料【公众号：GG学习社】.doc
│ ├── 📄 怎么学.docx
│ └── 📄 本阶段作业和考试.docx
├── 📁 阶段11：综合项目实战1
│ ├── 📁 项目实战1：智能座舱汽车知识大脑_files
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├── 📁 阶段12：LLM大型复杂项目实战
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│ └── 📁 项目实战2：法律方向智能问答系统
│ ├── 📄 allpdf-part1.zip
│ ├── 📄 allpdf-part2.zip
│ ├── 📄 allpdf-part3【公众号：GG学习社】.zip
│ ├── 📄 大模型综合项目二.zip
│ ├── 📄 简历模版-项目实战2.md
│ └── 📄 项目题库-项目实战2.md
└── 📁 面试题目
├── 📁 面试宝典
│ ├── 📁 01大模型（LLMs）基础面
│ │ ├── 📄 01大模型（LLMs）基础面【公众号：GG学习社】.pdf
│ │ ├── 📄 02Layer normalization 篇.pdf
│ │ ├── 📄 03LLMs 激活函数篇.pdf
│ │ ├── 📄 04Attention 升级面.pdf
│ │ ├── 📄 05transformers 操作篇.pdf
│ │ ├── 📄 06LLMs 损失函数篇【公众号：GG学习社】.pdf
│ │ └── 📄 07相似度函数篇.pdf
│ ├── 📁 02大模型（LLMs）进阶面
│ │ └── 📄 大模型（LLMs）进阶面.pdf
│ ├── 📁 03大模型（LLMs）微调面
│ │ ├── 📄 1大模型（LLMs）微调面.pdf
│ │ ├── 📄 2大模型 SFT Trick 篇.pdf
│ │ └── 📄 3LLMs 训练经验帖.pdf
│ ├── 📁 04大模型（LLMs）langchain 面
│ │ ├── 📄 1大模型（LLMs）langchain 面.pdf
│ │ ├── 📄 2多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇.pdf
│ │ └── 📄 3基于langchain RAG问答应用实战.pdf
│ ├── 📁 05大模型 RAG 经验面
│ │ ├── 📄 1大模型 RAG 经验面.pdf
│ │ ├── 📄 2LLM文档对话 —— pdf解析关键问题【公众号：GG学习社】.pdf
│ │ ├── 📄 3大模型（LLMs）RAG 版面分析——表格识别方法篇.pdf
│ │ ├── 📄 4大模型（LLMs）RAG 版面分析——文本分块面【公众号：GG学习社】.pdf
│ │ ├── 📄 5大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回？.pdf
│ │ ├── 📄 6大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇.pdf
│ │ ├── 📄 7RAG（Retrieval-Augmented Generation）评测面.pdf
│ │ ├── 📄 8检索增强生成(RAG) 优化策略篇.pdf
│ │ ├── 📄 9大模型（LLMs）RAG —— 关键痛点及对应解决方案.pdf
│ │ ├── 📄 10大模型（LLMs）RAG 优化策略 —— RAG-Fusion篇.pdf
│ │ └── 📄 11Graph RAG 面 — 一种 基于知识图谱的大模型检索增强实现策略.pdf
│ ├── 📁 06大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面
│ │ ├── 📄 1大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面.pdf
│ │ ├── 📄 2适配器微调（Adapter-tuning）篇.pdf
│ │ ├── 📄 3提示学习（Prompting）篇.pdf
│ │ ├── 📄 4LoRA 系列常见面试题篇.pdf
│ │ ├── 📄 5如何使用 PEFT库 中 LoRA？.pdf
│ │ └── 📄 6大模型 SFT 方式对比篇.pdf
│ ├── 📁 07大模型（LLMs）推理面
│ │ └── 📄 大模型（LLMs）推理面.pdf
│ ├── 📁 08大模型（LLMs）增量预训练篇
│ │ ├── 📄 1大模型（LLMs）增量预训练篇.pdf
│ │ ├── 📄 2大模型（LLMs）推理加速篇.pdf
│ │ ├── 📄 3增量预训练（Pretrain）样本拼接篇.pdf
│ │ └── 📄 4基于lora的llama2二次预训练.pdf
│ ├── 📁 09大模型（LLMs）评测面
│ │ └── 📄 大模型（LLMs）评测面【公众号：GG学习社】.pdf
│ ├── 📁 10大模型（LLMs）强化学习面
│ │ ├── 📄 1大模型（LLMs）强化学习面.pdf
│ │ ├── 📄 2大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面.pdf
│ │ ├── 📄 3大模型（LLMs）强化学习—— PPO 面.pdf
│ │ ├── 📄 4RLHF平替算法DPO篇.pdf
│ │ └── 📄 5强化学习在自然语言处理下的应用篇.pdf
│ ├── 📁 11大模型（LLMs）训练集面
│ │ ├── 📄 1大模型（LLMs）训练集面.pdf
│ │ └── 📄 2大模型（LLMs）LLM生成SFT数据方法面.pdf
│ ├── 📁 12大模型（LLMs）显存问题面
│ │ ├── 📄 1大模型（LLMs）显存问题面.pdf
│ │ └── 📄 2显存优化策略篇.pdf
│ ├── 📁 13大模型（LLMs）分布式训练面
│ │ ├── 📄 1大模型（LLMs）分布式训练面【公众号5：GG学习社】.pdf
│ │ ├── 📄 2图解分布式训练（一） —— 流水线并行（Pipeline Parallelism）【公众号：GG学习社】.pdf
│ │ ├── 📄 3图解分布式训练（二） —— nn.DataParallel篇.pdf
│ │ ├── 📄 4图解分布式训练（三） —— nn.parallel.DistributedDataParallel【公众号：GG学习社】.pdf
│ │ ├── 📄 5图解分布式训练（四） —— torch.multiprocessing 详细解析【公众号：GG学习社】.pdf
│ │ ├── 📄 6图解分布式训练（五） —— AMP混合精度训练 详细解析【公众号：GG学习社】.pdf
│ │ ├── 📄 7图解分布式训练（六）—— Pytorch的 DeepSpeed 详细解析.pdf
│ │ ├── 📄 8图解分布式训练（七）—— accelerate 分布式训练 详细解析.pdf
│ │ ├── 📄 9图解分布式训练（八）—— ZeRO 学习【公众号：GG学习社】.pdf
│ │ ├── 📄 10大模型分布式训练故障恢复篇.pdf
│ │ └── 📄 11pytorch 分布式计算 坑_bug 梳理篇.pdf
│ ├── 📁 14大模型（LLMs）agent 面
│ │ ├── 📄 1大模型（LLMs）agent 面.pdf
│ │ └── 📄 2AI Agent 面 —— 函数调用 Function Call 篇.pdf
│ ├── 📁 15LLMs 位置编码篇
│ │ └── 📄 LLMs 位置编码篇.pdf
│ ├── 📁 16LLMs Tokenizer 常见面试篇
│ │ ├── 📄 1LLMs Tokenizer 常见面试篇.pdf
│ │ ├── 📄 2怎么让英文大语言模型支持中文？（一） —— 构建中文tokenization.pdf
│ │ ├── 📄 3怎么让英文大语言模型支持中文？（二） —— 继续预训练篇.pdf
│ │ └── 📄 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
│ ├── 📁 17大模型(LLM)部署框架对比篇
│ │ ├── 📄 1大模型(LLM)部署框架对比篇.pdf
│ │ ├── 📄 2大模型（LLMs）加速篇【公众号：GG学习社】.pdf
│ │ ├── 📄 3LLMs 推理性能面.pdf
│ │ ├── 📄 4LLM（大语言模型）部署加速方法——PagedAttention篇【公众号：GG学习社】.pdf
│ │ ├── 📄 5大模型推理加速工具 —— vLLM.pdf
│ │ ├── 📄 6LLM（大语言模型）部署加速方法——Faster Transformer篇.pdf
│ │ ├── 📄 7纯Python超轻量高性能LLM推理框架 —— LightLLM.pdf
│ │ ├── 📄 8LLM推理技术之StreamingLLM：如何拥有无限长生成能力.pdf
│ │ └── 📄 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
│ ├── 📁 18大模型幻觉（LLM Hallucination）面
│ │ ├── 📄 1大模型幻觉（LLM Hallucination）面.pdf
│ │ ├── 📄 2大模型的幻觉问题篇【公众号：GG学习社】.pdf
│ │ └── 📄 3如何缓解大模型幻觉？【公众号：GG学习社】.pdf
│ ├── 📁 19LLMs 对比篇
│ │ ├── 📄 1LLMs 对比篇.pdf
│ │ ├── 📄 2大模型-attention mask 篇.pdf
│ │ ├── 📄 3百川智能baichuan7B、13B、53B、baichuan2 总结篇.pdf
│ │ ├── 📄 4LLaMA 常见面试题篇.pdf
│ │ └── 📄 5GPT 经验篇.pdf
│ ├── 📁 20思维链 Chain-of-Thought（COT）篇
│ │ ├── 📄 1思维链 Chain-of-Thought（COT）篇.pdf
│ │ ├── 📄 2思维链 Chain-of-Thought（COT）变体篇.pdf
│ │ └── 📄 3小样本提示学习篇.pdf
│ ├── 📁 21LLMs 测试集 中 数据泄露 问题篇
│ │ └── 📄 LLMs 测试集 中 数据泄露 问题篇.pdf
│ ├── 📁 22MOE（Mixture-of-Experts）篇
│ │ ├── 📄 1MOE（Mixture-of-Experts）篇.pdf
│ │ └── 📄 2MOE大模型对比篇.pdf
│ ├── 📁 23大模型蒸馏篇
│ │ ├── 📄 1大模型蒸馏篇.pdf
│ │ ├── 📄 2LLMs 浮点数篇.pdf
│ │ └── 📄 3自定义 CUDA 函数的轻量级包装器 —— bitsandbytes篇.pdf
│ ├── 📁 24大模型（LLMs）软硬件配置面
│ │ └── 📄 大模型（LLMs）软硬件配置面.pdf
│ ├── 📁 25Token及模型参数准备篇
│ │ └── 📄 Token及模型参数准备篇.pdf
│ ├── 📁 26多模态常见面试篇
│ │ └── 📄 多模态常见面试篇.pdf
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