【中文配音+资料】Vizuara从零搭建大语言模型|原片合计178万+·Building LLMs from Scratch 2024,大模型怎么学
合集 · AI大模型实战 (44)
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Parts
- P1 · 01 系列导论
- P2 · 02 LLM基础
- P3 · 03 预训练与微调
- P4 · 04 Transformer是什么
- P5 · 05 GPT-3如何工作
- P6 · 06 搭建LLM六阶段
- P7 · 07 手写Tokenizer
- P8 · 08 BPE分词
- P9 · 09 训练数据对
- P10 · 10 Token嵌入
- P11 · 11 位置编码
- P12 · 12 数据预处理全流程
- P13 · 13 注意力机制入门
- P14 · 14 简化注意力
- P15 · 15 自注意力KQV
- P16 · 16 因果自注意力
- P17 · 17 多头注意力上
- P18 · 18 多头注意力下
- P19 · 19 LLM架构全景
- P20 · 20 层归一化
- P21 · 21 GELU激活
- P22 · 22 快捷连接
- P23 · 23 手写Transformer块
- P24 · 24 手写1.24亿GPT-2
- P25 · 25 预测下一个Token
- P26 · 26 测量损失函数
- P27 · 27 真实数据评估
- P28 · 28 预训练循环
- P29 · 29 温度缩放
- P30 · 30 Top-k采样
- P31 · 31 保存与加载权重
- P32 · 32 加载OpenAI权重
- P33 · 33 分类微调入门
- P34 · 34 分类微调数据加载
- P35 · 35 分类微调模型结构
- P36 · 36 垃圾邮件分类实战
- P37 · 37 指令微调与Alpaca
- P38 · 38 指令微调组批
- P39 · 39 指令微调数据加载
- P40 · 40 加载预训练权重
- P41 · 41 微调训练循环
- P42 · 42 Ollama评估微调
- P43 · 43 二十分钟总复习
Description
Vizuara《从零搭建大语言模型》完整课|原片合计178万+·Building LLMs from Scratch 📌 本期看点 · 对着白板+Python,从分词、注意力写到 1.24 亿参数 GPT-2 · 预训练循环、温度采样、Top-k,再接到分类与指令微调 · 同步讲解 Raschka《Build a Large Language Model (From Scratch)》 🧭 观看指南 共 43 讲,均为中文配音版。 🎯 适合人群 想自己写一遍 Transformer/GPT、而不是只会调 API 的转码自学与算法同学。 持续更新海外硬核课程,点赞收藏关注三连,你的支持是更新的最大动力!