尚硅谷AI大模型之NLP教程

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| ├──046-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-构建训练集.mp4 118.13M
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| ├──088-NLP-Seq2Seq-模型结构-编码器.mp4 37.81M
| ├──089-NLP-Seq2Seq-模型结构-解码器.mp4 88.53M
| ├──090-NLP-Seq2Seq-模型结构-训练机制.mp4 91.34M
| ├──091-NLP-Seq2Seq-模型结构-推理机制.mp4 70.32M
| ├──092-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-概述.mp4 44.46M
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| ├──096-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-词表构建.mp4 8.16M
| ├──097-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-构建数据集.mp4 56.67M
| ├──098-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-Dataloader.mp4 164.71M
| ├──099-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-模型定义-编码器.mp4 72.90M
| ├──100-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-模型定义-解码器.mp4 98.83M
| ├──101-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-模型定义-完整模型.mp4 19.63M
| ├──102-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-训练脚本-核心代码.mp4 253.93M
| ├──103-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-训练脚本-pad_token处理逻辑.mp4 63.67M
| ├──104-NLP-Seq2Seq-案例-预测脚本.mp4 387.79M
| ├──105-NLP-Seq2Seq-案例-评估脚本-bleu说明.mp4 69.66M
| ├──106-NLP-Seq2Seq-案例-评估脚本-编码.mp4 95.92M
| ├──107-NLP-Seq2Seq-总结.mp4 44.93M
| ├──108-NLP-Attention机制-概述.mp4 30.34M
| ├──109-NLP-Attention机制-工作原理-概述.mp4 29.55M
| ├──110-NLP-Attention机制-工作原理-具体步骤.mp4 48.00M
| ├──111-NLP-Attention机制-注意力评分函数.mp4 86.95M
| ├──112-NLP-Attention机制-案例-代码升级改造思路.mp4 65.31M
| ├──113-NLP-Attention机制-案例-注意力机制-实现思路.mp4 93.01M
| ├──114-NLP-Attention机制-案例-注意力机制-编码.mp4 41.73M
| ├──115-NLP-Attention机制-案例-注意力机制-训练和预测逻辑修改.mp4 31.83M
| ├──116-NLP-Transformer-概述.mp4 69.98M
| ├──117-NLP-Transformer-核心思想.mp4 106.73M
| ├──118-NLP-Transformer-模型结构-整体结构.mp4 72.76M
| ├──119-NLP-Transformer-模型结构-编码器-概述.mp4 33.51M
| ├──120-NLP-Transformer-模型结构-编码器-自注意力子层-生成QKV向量.mp4 129.04M
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| ├──122-NLP-Transformer-模型结构-编码器-自注意力子层-多头注意力.mp4 75.38M
| ├──123-NLP-Transformer-模型结构-编码器-前馈神经网络层.mp4 41.40M
| ├──124-NLP-Transformer-模型结构-编码器-残差连接&层归一化-概述.mp4 20.95M
| ├──125-NLP-Transformer-模型结构-编码器-残差连接-说明.mp4 71.76M
| ├──126-NLP-Transformer-模型结构-编码器-层归一化.mp4 34.56M
| ├──127-NLP-Transformer-模型结构-编码器-位置编码.mp4 61.50M
| ├──128-NLP-Transformer-模型结构-编码器-说明.mp4 153.30M
| ├──129-NLP-Transformer-模型结构-编码器-小结.mp4 37.09M
| ├──130-NLP-Transformer-模型结构-解码器-概述.mp4 55.00M
| ├──131-NLP-Transformer-模型结构-解码器-Mask-Attention.mp4 86.49M
| ├──132-NLP-Transformer-模型结构-解码器-Cross-Attention.mp4 20.58M
| ├──133-NLP-Transformer-模型结构-解码器-小结.mp4 10.64M
| ├──134-NLP-Transformer-实现细节-注意力为什么需要缩放.mp4 75.10M
| ├──135-NLP-Transformer-实现细节-注意力如何感知相对位置.mp4 75.84M
| ├──136-NLP-Transformer-模型训练和推理机制.mp4 34.91M
| ├──137-NLP-Transformer-API-概述.mp4 46.80M
| ├──138-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-构造参数.mp4 70.89M
| ├──139-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-forward方法-概述.mp4 43.58M
| ├──140-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-forward方法-输入输出.mp4 160.74M
| ├──141-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-encoder&decoder.mp4 74.13M
| ├──142-NLP-Transformer-案例-代码改造思路.mp4 24.87M
| ├──143-NLP-Transformer-案例-模型定义-基础结构.mp4 55.60M
| ├──144-NLP-Transformer-案例-模型定义-位置编码-简易实现.mp4 159.86M
| ├──145-NLP-Transformer-案例-模型定义-位置编码-哈弗实现.mp4 190.63M
| ├──146-NLP-Transformer-案例-模型定义-前向传播.mp4 108.48M
| ├──147-NLP-Transformer-案例-训练脚本.mp4 100.71M
| ├──148-NLP-Transformer-案例-预测&评估脚本.mp4 148.37M
| ├──149-NLP-Transformer-哈佛版本-核心源码解读.mp4 240.97M
| ├──150-NLP-预训练模型-概述.mp4 59.83M
| ├──151-NLP-预训练模型-分类.mp4 90.77M
| ├──152-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-概述.mp4 13.62M
| ├──153-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-模型结构.mp4 60.75M
| ├──154-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-预训练.mp4 34.56M
| ├──155-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-微调.mp4 108.90M
| ├──156-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-概述.mp4 41.69M
| ├──157-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-模型结构.mp4 83.14M
| ├──158-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-微调.mp4 142.79M
| ├──159-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-预训练.mp4 87.80M
| ├──160-NLP-预训练模型-主流模型-T5-概述&模型结构.mp4 43.02M
| ├──161-NLP-预训练模型-主流模型-T5-预训练&微调.mp4 57.08M
| ├──162-NLP-预训练模型-HF-概述.mp4 170.30M
| ├──163-NLP-预训练模型-HF-模型加载-AutoModel.mp4 85.55M
| ├──164-NLP-预训练模型-HF-模型加载-AutoModelForXXX.mp4 86.41M
| ├──165-NLP-预训练模型-HF-模型使用.mp4 181.85M
| ├──166-NLP-预训练模型-HF-Tokenizer-加载.mp4 135.97M
| ├──167-NLP-预训练模型-HF-Tokenizer-使用.mp4 216.04M
| ├──168-NLP-预训练模型-HF-Tokenizer-模型配合使用.mp4 89.96M
| ├──169-NLP-预训练模型-HF-Datasets-概述.mp4 37.48M
| ├──170-NLP-预训练模型-HF-Datasets-加载数据集.mp4 89.76M
| ├──171-NLP-预训练模型-HF-Datasets-查看数据集.mp4 34.92M
| ├──172-NLP-预训练模型-HF-Datasets-加载在线数据集.mp4 24.38M
| ├──173-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-过滤数据.mp4 46.07M
| ├──174-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-划分数据集.mp4 19.69M
| ├──175-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-map-上.mp4 211.88M
| ├──176-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-map-下.mp4 83.22M
| ├──177-NLP-预训练模型-HF-Datasets-保存数据集.mp4 83.55M
| ├──178-NLP-预训练模型-HF-Datasets-集成Dataloader.mp4 58.48M
| ├──179-NLP-预训练模型-案例-数据预处理-上.mp4 138.52M
| ├──180-NLP-预训练模型-案例-数据预处理-下.mp4 34.19M
| ├──181-NLP-预训练模型-案例-Dataloader.mp4 38.85M
| ├──182-NLP-预训练模型-案例-模型定义.mp4 101.65M
| ├──183-NLP-预训练模型-案例-模型训练.mp4 91.15M
| ├──184-NLP-预训练模型-案例-模型推理.mp4 26.57M
| ├──185-NLP-预训练模型-案例-模型评估.mp4 28.98M
| ├──186-NLP-预训练模型-案例-测试.mp4 28.81M
| └──187-NLP-预训练模型-案例-带任务头的预训练模型.mp4 169.69M