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编辑点评

课程深入浅出地讲解了从词向量到ChatGPT的核心技术，涵盖模型架构、训练方法、强化学习等，适合希望掌握大模型技术并应用于实际项目的技术人员。

⭐ 编辑推荐

本课程全面解析大模型技术，涵盖词向量、Transformer架构、ChatGPT核心技术等，助你快速掌握大模型开发与部署。

✨ 课程亮点

课程目录

📁 第5章 基于Transformer另一分支Bert系列分析与实战
第5章 基于Transformer另一分支Bert系列分析与实战资料.zip [1.8 MB]
[5.13]--5-13 Ernie文心一言基础模型（2）.mp4 [12.8 MB]
[5.7]--5-7 bert情感分析实战----paddle（2）.mp4 [50.0 MB]
[5.6]--5-6 bert情感分析实战----paddle（1）.mp4 [42.9 MB]
[5.2]--5-2 metric-璇勪及鎸囨爣(BLUE-rouge-L-MET.mp4 [32.8 MB]
[5.15]--5-15 plato 百度对话模型（2）.mp4 [28.3 MB]
[5.12]--5-12 Ernie文心一言基础模型（1）.mp4 [24.9 MB]
[5.14]--5-14 plato百度对话模型（1）.mp4 [26.0 MB]
[5.4]--5-4 甯歌鐨凬LP浠诲姟.mp4 [9.9 MB]
📁 第7章 chatGPT技术演变——从GPT 1 开始的大模型发展与演化
第7章 chatGPT技术演变——从GPT 1 开始的大模型发展与演化必看.png [493.5 KB]
[7.8]--7-8 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-1.mp4 [21.3 MB]
[7.10]--7-10 Antropic LLM大型语言模型.mp4 [39.1 MB]
[7.7]--7-7 alphaCode基于GPT技术开发的模型-2.mp4 [16.1 MB]
[7.9]--7-9 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-2.mp4 [25.0 MB]
[7.5]--7-5 gpt-codex 基于GPT技术开发的模型.mp4 [22.6 MB]
[7.6]--7-6 alphaCode基于GPT技术开发的模型-1.mp4 [27.7 MB]
📁 第6章 chatGPT的核心技术——强化学习
第6章 chatGPT的核心技术——强化学习必看.zip [1.8 MB]
[6.8]--6-8 DQN和DQN的2种改进算法（2）.mp4 [23.6 MB]
[6.7]--6-7 DQN和DQN的2种改进算法（1）.mp4 [17.9 MB]
[6.3]--6-3 RL基础概念.mp4 [11.4 MB]
[6.4]--6-4 RL马尔可夫过程.mp4 [27.4 MB]
[6.1]--6-1 RL是什么＆为什么要学习RL.mp4 [20.5 MB]
[6.2]--6-2 强化学习章介绍.mp4 [4.2 MB]
[6.18]--6-18 强化学习-本章总结.mp4 [16.5 MB]
📁 第4章 chatGPT基石模型——基于Transformer架构的语言模型
[4.4]--4-4 transformer鐨刴ulti-head atten.mp4 [37.4 MB]
[4.2]--4-2 seq2seq结构和注意力.mp4 [21.7 MB]
[4.5]--4-5 transformer的残差链接-解决梯度消失问题.mp4 [12.2 MB]
[4.10]--4-10 transformer-xl解决长序列的问题（2）.mp4 [25.9 MB]
[4.9]--4-9 transformer-xl 解决长序列的问题（1）.mp4 [25.7 MB]
[4.6]--4-6 transformer的layernorm-归一化提升训.mp4 [10.2 MB]
[4.11]--4-11 本章梳理总结.mp4 [6.3 MB]
📁 第2章 训练模型与开发平台环境
第2章 训练模型与开发平台环境文档.zip [1.8 MB]
[2.1]--2-1 【认知】为什么要引入paddle？平时使用torch，学.mp4 [7.3 MB]
[2.5]--2-5 【工具】介绍基于gpt4的IDE cursor.mp4 [16.4 MB]
[2.3]--2-3 【NLP工具和预训练模型】paddleNLP和huggi.mp4 [5.4 MB]
📁 第3章 chatGPT初始技术词向量原理剖析与实战
[3.3]--3-3 【词向量模型】word2vec-cbow和skipgra.mp4 [14.2 MB]
[3.1]--3-1 【认知】词向量，词向量与gpt的关系.mp4 [8.0 MB]
[3.11]--3-11 【预训练语言模型】RNN-LSTM-ELMO.mp4 [36.0 MB]
[3.8]--3-8 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（1）.mp4 [22.1 MB]
[3.9]--3-9 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（2）.mp4 [33.5 MB]
[3.2]--3-2 【语言模型】语言模型和评估指标PPL.mp4 [22.2 MB]
[3.4]--3-4 【softmax加速】是softmax 树型优化.mp4 [24.0 MB]
[3.6]--3-6 【数据准备与预处理】word2vec实战（1）.mp4 [55.9 MB]
[3.7]--3-7 【数据准备与预处理】word2vec实战（2）.mp4 [30.7 MB]
[3.10]--3-10 【激活函数】常见七种激活函数对比.mp4 [20.7 MB]
[3.12]--3-12 本章梳理小结.mp4 [5.2 MB]
[3.5]--3-5 【softmax加速】softmax负采样优化.mp4 [20.2 MB]
📁 第8章 RLHF训练类ChatGPT模型代码实战
[8.19]--8-19 RLHF强化学习人类反馈的训练-main.mp4 [66.9 MB]
[8.11]--8-11 RLHF强化学习人类反馈的训练-model-opt.mp4 [12.4 MB]
[8.1]--8-1 chatGPT训练实战.mp4 [12.7 MB]
[8.16]--8-16 RLHF强化学习人类反馈的训练-buffer-util.mp4 [53.6 MB]
[8.13]--8-13 RLHF强化学习人类反馈的训练-generation（.mp4 [46.6 MB]
[8.14]--8-14 RLHF强化学习人类反馈的训练-exp_maker（1.mp4 [30.2 MB]
[8.15]--8-15 RLHF强化学习人类反馈的训练-exp_maker（2.mp4 [41.2 MB]
[8.10]--8-10 RLHF强化学习人类反馈的训练-model-base.mp4 [23.3 MB]
[8.17]--8-17 RLHF强化学习人类反馈的训练-buffer-loss.mp4 [43.3 MB]
[8.2]--8-2 SFT有监督的训练-数据处理.mp4 [58.5 MB]
[8.9]--8-9 RLHF强化学习人类反馈的训练-dataset.mp4 [13.8 MB]
📁 第1章 课程介绍
[1.3]--1-3 【行业发展】ChatGPT对行业、社会有什么影响，我们要.mp4 [34.1 MB]
[1.4]--1-4 【发展史】ChatGPT的简要历史.mp4 [15.6 MB]
[1.2]--1-2 【内容安排】课程安排和学习建议.mp4 [12.9 MB]
[1.5]--1-5 【学习须知】本课程为什么使用gpt2而不是gpt3.mp4 [5.4 MB]
[1.1]--1-1 【导航】课程导学&让你快速了解课程.mp4 [37.5 MB]

适合人群

• AI工程师
• 数据科学家
• 算法工程师

🎯 学习收获

• 掌握大模型技术
• 实现ChatGPT项目
• 提升AI应用能力

🎉 祝您学习愉快！