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人工智能
进阶
大模型原理与实现
2
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大模型原理与实现
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199.00
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介绍
全部
T
ZM
2.4 Input Embedding操作
全部任务
2.11 Decoder整体计算...
2.12 Masked Atte...
2.13 decoder代码实现
2.14 Transformer...
2.15 Transformer...
3.1 生成式预训练模型GPT简...
3.2 GPT预训练流程
3.3 GPT微调流程
4.1 BERT简介
4.2 BERT预训练流程
4.3 BERT微调流程
5.1 HuggingFace简...
5.2 使用pipeline进行...
5.3 将预训练模型下载至本地及...
5.4 使用pipeline完成...
5.5 使用transforme...
6 小结
1. 大模型简介
2.1 Transformer引...
2.2 Transformer整...
2.3 Transformer整...
2.4 Input Embedd...
2.5 注意力机制介绍
2.6 attention层的计...
2.7 attention层的计...
2.8 从单头到多头注意力
2.9 Encoder整体计算流...
2.10 encoder代码实现
配套资料.zip
配套资料下载
1. 大模型简介
2.1 Transformer引...
2.2 Transformer整...
2.3 Transformer整...
2.4 Input Embedd...
2.5 注意力机制介绍
2.6 attention层的计...
2.7 attention层的计...
2.8 从单头到多头注意力
2.9 Encoder整体计算流...
2.10 encoder代码实现
2.11 Decoder整体计算...
2.12 Masked Atte...
2.13 decoder代码实现
2.14 Transformer...
2.15 Transformer...
3.1 生成式预训练模型GPT简...
3.2 GPT预训练流程
3.3 GPT微调流程
4.1 BERT简介
4.2 BERT预训练流程
4.3 BERT微调流程
5.1 HuggingFace简...
5.2 使用pipeline进行...
5.3 将预训练模型下载至本地及...
5.4 使用pipeline完成...
5.5 使用transforme...
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134
0
授课教师
张敏
数据挖掘与人工智能金牌讲师
课程特色
下载资料(1)
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zhu_zhu
开始学习
3.3 GPT微调流程
zhu_zhu
开始学习
3.2 GPT预训练流程
zhu_zhu
完成了
4.3 BERT微调流程
zhu_zhu
完成了
4.2 BERT预训练流程
zhu_zhu
开始学习
4.3 BERT微调流程
学
习
中
心
TOP
张老师
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工作时间:9:00 - 18:00
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