+Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战            24.8 MB
| transformer-pytorch-01.zip             671.0 KB
| 课件-llama_factory微调llama3项目实战-阿里云-01.pdf             617.0 KB
| 课件-llama3代码解析-01.pdf             2.5 MB
| 课件-llama3原理-01.pdf             4.4 MB
| 课件-llama大模型进化和生态-01.pdf             3.2 MB
| 课件-ollama部署llama3-阿里云-01.pdf             846.0 KB
| 课件-vLLM部署llama3-阿里云-01.pdf             148.0 KB
| 课件-大模型微调原理-01.pdf             2.0 MB
| 课件-大模型文本生成-01.pdf             2.8 MB
| 原理1-注意力机制-01.pdf             2.4 MB
| 原理2-Transformer-01.pdf             5.2 MB
1 课程介绍.mp4            73.5 MB
10 Transformer机器翻译工作流程_ev.mp4            9.6 MB
11 Transformer的Encoder代码解读.mp4            52.7 MB
12 Transformer的Decoder代码解读.mp4            75.9 MB
13 Transformer的超参设置代码解读.mp4            47.2 MB
14 Transformer的训练示例（人为随机数据）代码解读.mp4            27.5 MB
15 Transformer的训练示例(德语-英语机器翻译)代码解.mp4            58.6 MB
16 结合中文注释代码深入解读1.mp4            55.0 MB
17 结合中文注释代码深入解读2.mp4            67.0 MB
18 LLM推理方式.mp4            29.6 MB
19 文本生成模式.mp4            15.8 MB
2 注意力机制_ev.mp4            48.4 MB
20 文本生成策略.mp4            60.2 MB
21 Token和分词器.mp4            19.3 MB
22 文本生成过程.mp4            28.8 MB
23 prefill和解码阶段_ev.mp4            8.6 MB
24 llama3文本生成过程_ev.mp4            5.6 MB
25 文本生成时的QKV含义.mp4            36.3 MB
26 大模型开发阶段划分.mp4            37.6 MB
27 SFT微调.mp4            26.1 MB
28 微调方法(全参、冻结参数、LoRA、QLoRA).mp4            33.4 MB
29 LoRA微调.mp4            49.7 MB
3 自注意力机制.mp4            30.3 MB
30 QLoRA微调.mp4            33.6 MB
31 llama模型进化史.mp4            18.9 MB
32 llama3模型类型_ev.mp4            7.8 MB
33 llama大模型生态.mp4            24.9 MB
34 llama3模型架构_ev.mp4            7.7 MB
35 RMSNorm归一化_ev.mp4            8.4 MB
36 SwiGLU激活函数.mp4            20.5 MB
37 RoPE旋转位置编码.mp4            70.3 MB
38 GQA分组查询注意力_ev.mp4            7.7 MB
39 KVCache.mp4            56.9 MB
4 Transformer的架构概述_ev.mp4            23.8 MB
40 各文件功能_ev.mp4            5.7 MB
41 completion和chat应用脚本代码解析.mp4            68.4 MB
42 generation.py代码解析.mp4            81.3 MB
43 model.py代码解析.mp4            47.2 MB
44 tokenizer.py代码解析.mp4            82.7 MB
45 RMSNorm代码解析.mp4            57.6 MB
46 SwiGLU代码解析.mp4            6.7 MB
47 GQA代码解析.mp4            24.5 MB
48 RoPE代码解析.mp4            45.1 MB
49 KVCache代码解析_ev.mp4            11.4 MB
5 Transformer Encoder的多头注意力.mp4            53.8 MB
50 阿里云实例创建_ev.mp4            11.0 MB
51 ollama介绍.mp4            2.9 MB
52 ollama安装.mp4            28.9 MB
53 llama3推理.mp4            59.8 MB
54 vLLM部署llama3.mp4            55.1 MB
55 llama_factory介绍.mp4            10.1 MB
56 llama_factory安装及llama3模型下载.mp4            19.2 MB
57 LoRA微调训练.mp4            80.5 MB
58 llama3中文增强大模型推理_ev.mp4            10.7 MB
59 llama3中文增强大模型评估.mp4            30.6 MB
6 Transformer Encoder的位置编码.mp4            36.5 MB
60 lora文件合并.mp4            10.1 MB
61 数据集准备_ev.mp4            9.7 MB
62 lora 微调.mp4            33.8 MB
63 llama3医疗问答大模型推理_ev.mp4            12.9 MB
64 qlora微调 _ev.mp4            14.9 MB
65 qlora微调的医疗问答大模型推理.mp4            10.4 MB
7 Transformer 残差链接、LayerNorm、FFN.mp4            20.8 MB
8 Transformer Decoder.mp4            21.4 MB
9 Transformer 训练及性能.mp4            35.9 MB