从0到1训练私有大模型 ，企业急迫需求，抢占市场先机
https://linux.do/uploads/default/original/4X/9/1/c/91cd6efc8681b1a8d62ffdbe57f6de7eef52001d.png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 【导航】课程导学&让你快速了解课程_ev.mp4 (39.64MB) --1-2 【内容安排】课程安排和学习建议_ev.mp4 (13.59MB) --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 【发展史】ChatGPT的简要历史_ev.mp4 (16.34MB) --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 【认知】为什么要引入paddle？平时使用torch，学_ev.mp4 (9.13MB) --2-2 【框架】paddle和torch与tensorflow对_ev.mp4 (11.15MB) --2-3 【NLP工具和预训练模型】paddleNLP和huggi_ev.mp4 (5.62MB) --2-4 【平台】介绍aistudio_ev.mp4 (23.93MB) --2-5 【工具】介绍基于gpt4的IDE cursor_ev.mp4 (19.28MB) {3}--第3章 chatGPT --3-10 【激活函数】常见七种激活函数对比_ev.mp4 (21.61MB) --3-11 【预训练语言模型】RNN-LSTM-ELMO_ev.mp4 (37.75MB) --3-12 本章梳理小结_ev.mp4 (5.50MB) --3-1 【认知】词向量，词向量与gpt的关系_ev.mp4 (8.72MB) --3-2 【语言模型】语言模型和评估指标PPL_ev.mp4 (23.18MB) --3-3 【词向量模型】word2vec-cbow和skipgra_ev.mp4 (14.53MB) --3-4 【softmax加速】是softmax 树型优化_ev.mp4 (25.76MB) --3-5 【softmax加速】softmax负采样优化_ev.mp4 (20.85MB) --3-6 【数据准备与预处理】word2vec实战（1）_ev.mp4 (57.20MB) --3-7 【数据准备与预处理】word2vec实战（2）_ev.mp4 (31.50MB) --3-8 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（1）_ev.mp4 (25.01MB) --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 transformer-xl解决长序列的问题（2）_ev.mp4 (27.97MB) --4-11 本章梳理总结_ev.mp4 (6.76MB) --4-1 本章介绍_ev.mp4 (2.18MB) --4-2 seq2seq结构和注意力_ev.mp4 (23.75MB) --4-3 seq2seq-attention的一个案例_ev.mp4 (11.11MB) --4-4 transformer的multi-head atten_ev.mp4 (39.60MB) --4-5 transformer的残差链接-解决梯度消失问题_ev.mp4 (12.56MB) --4-6 transformer的layernorm-归一化提升训_ev.mp4 (10.75MB) --4-7 transformer的decoder 解码器_ev.mp4 (14.68MB) --4-8 sparse-transformer 稀疏模型_ev.mp4 (11.23MB) --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 bert(transformer encoder)主要_ev.mp4 (44.74MB) --5-11 bert(transformer encoder)的完_ev.mp4 (91.56MB) --5-12 Ernie文心一言基础模型（1）_ev.mp4 (26.20MB) --5-13 Ernie文心一言基础模型（2）_ev.mp4 (13.12MB) --5-14 plato百度对话模型（1）_ev.mp4 (28.03MB) --5-15 plato 百度对话模型（2）_ev.mp4 (29.35MB) --5-16 本章总结_ev.mp4 (12.74MB) --5-1 本章介绍_ev.mp4 (1.87MB) --5-2 metric-评估指标(BLUE-rouge-L-MET_ev.mp4 (34.23MB) --5-3 常见 subword 算法（BPE-wordpiece）_ev.mp4 (10.25MB) --5-4 常见的NLP任务_ev.mp4 (10.50MB) --5-5 bert 预训练模型_ev.mp4 (41.76MB) --5-6 bert情感分析实战----paddle（1）_ev.mp4 (53.22MB) --5-7 bert情感分析实战----paddle（2）_ev.mp4 (57.61MB) --5-8 evaluate和predict方法----paddle_ev.mp4 (30.47MB) --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 actor-critic（2）_ev.mp4 (12.06MB) --6-11 TRPO+PPO（1）_ev.mp4 (40.93MB) --6-12 TRPO+PPO（2）_ev.mp4 (28.62MB) --6-13 DQN代码实践--torch-1_ev.mp4 (44.11MB) --6-14 DQN代码实践--torch-2_ev.mp4 (49.49MB) --6-15 DoubleDQN+DuelingDQ代码--torc_ev.mp4 (52.98MB) --6-16 REINFORCE代码--torch_ev.mp4 (47.87MB) --6-17 PPO代码实践--torch_ev.mp4 (65.55MB) --6-18 强化学习-本章总结_ev.mp4 (16.85MB) --6-1 RL是什么＆为什么要学习RL_ev.mp4 (21.46MB) --6-2 强化学习章介绍_ev.mp4 (4.41MB) --6-3 RL基础概念_ev.mp4 (12.17MB) --6-4 RL马尔可夫过程_ev.mp4 (28.77MB) --6-5 RL三种方法（1）_ev.mp4 (30.12MB) --6-6 RL三种方法（2）_ev.mp4 (10.65MB) --6-7 DQN和DQN的2种改进算法（1）_ev.mp4 (20.26MB) --6-8 DQN和DQN的2种改进算法（2）_ev.mp4 (24.63MB) --6-9 actor-critic（1）_ev.mp4 (38.68MB) {7}--第7章 chatGPT技术演变——从GPT 1 --7-10 Antropic LLM大型语言模型_ev.mp4 (40.83MB) --7-11 GPT-本章总结_ev.mp4 (12.89MB) --7-1 GPT1 模型_ev.mp4 (25.22MB) --7-2 GPT2 模型_ev.mp4 (25.93MB) --7-3 GPT3 模型-1_ev.mp4 (31.94MB) --7-4 GPT3 模型-2_ev.mp4 (28.06MB) --7-5 gpt-codex 基于GPT技术开发的模型_ev.mp4 (23.54MB) --7-6 alphaCode基于GPT技术开发的模型-1_ev.mp4 (28.90MB) --7-7 alphaCode基于GPT技术开发的模型-2_ev.mp4 (16.84MB) --7-8 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-1_ev.mp4 (21.78MB) --7-9 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-2_ev.mp4 (27.07MB) {8}--第8章 RLHF训练类ChatGPT --8-10 RLHF强化学习人类反馈的训练-model-base_ev.mp4 (24.08MB) --8-11 RLHF强化学习人类反馈的训练-model-opt_ev.mp4 (13.28MB) --8-13 RLHF强化学习人类反馈的训练-generation（_ev.mp4 (48.79MB) --8-14 RLHF强化学习人类反馈的训练-exp_maker（1_ev.mp4 (32.05MB) --8-15 RLHF强化学习人类反馈的训练-exp_maker（2_ev.mp4 (43.19MB) --8-16 RLHF强化学习人类反馈的训练-buffer-util_ev.mp4 (56.03MB) --8-17 RLHF强化学习人类反馈的训练-buffer-loss_ev.mp4 (45.66MB) --8-19 RLHF强化学习人类反馈的训练-main_ev.mp4 (68.91MB) --8-1 chatGPT训练实战_ev.mp4 (13.24MB) --8-2 SFT有监督的训练-数据处理_ev.mp4 (63.07MB) --8-3 SFT有监督训练-trainer_ev.mp4 (37.66MB) --8-4 SFT有监督训练-train_ev.mp4 (63.73MB) --8-5 RM训练-model+dataset（1）_ev.mp4 (27.00MB) --8-6 RM训练-model+dataset（2）_ev.mp4 (25.81MB) --8-7 RM训练-trainer_ev.mp4 (31.29MB) --8-8 RM训练-train-rm_ev.mp4 (35.55MB) --8-9 RLHF强化学习人类反馈的训练-dataset_ev.mp4 (14.38MB) pan.quark.cn 夸克网盘是夸克推出的一款云服务产品，功能包括云存储、高清看剧、文件在线解压、PDF一键转换等。通过夸克网盘可随时随地管理和使用照片、文档、手机资料，目前支持Android、iOS、PC、iPad。 4
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