TA的每日心情 | 衰
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├─18-LLM-模型
│ │ 大模型（LLMs）agent 面.pdf
│ │ 大模型（LLMs）基础面.pdf
│ │ 大模型（LLMs）幻觉面.pdf
│ │ 大模型（LLMs）强化学习—— PPO 面.pdf
│ │ 大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面.pdf
│ │ 大模型（LLMs）微调面.pdf
│ │ 大模型（LLMs）推理面.pdf
│ │ 大模型（LLMs）训练集面.pdf
│ │ 大模型（LLMs）评测面.pdf
│ │ 大模型（LLMs）进阶面.pdf
│ │
│ ├─31-LLM-Interview-Plus
│ │ 多模态常见面试题.pdf
│ │ 大模型 RAG 检索增强生成面.pdf
│ │ 大模型校招面试题.pdf
│ │ 大模型（LLMs）Tokenizer篇.pdf
│ │ 大模型（LLMs）分布式训练面.pdf
│ │ 大模型（LLMs）增量预训练篇.pdf
│ │ 大模型（LLMs）幻觉面.pdf
│ │ 大模型（LLMs）推理加速篇.pdf
│ │ 大模型（LLMs）显存问题面.pdf
│ │ 大模型（LLMs）蒸馏面.pdf
│ │ 大模型（LLMs）面试题答案Plus.pdf
│ │
│ ├─大模型（LLMs）langchain面
│ │ 基于LLM+向量库的文档对话经验面.pdf
│ │ 大模型（LLMs）langchain面.pdf
│ │
│ └─大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT)面
│ LoRA篇.pdf
│ 参数高效微调篇PRFT.pdf
│ 提示学习（Prompting）篇.pdf
│ 适配器微调（Adapter-tuning）篇.pdf
│
├─阶段10：推理引擎部署与优化实战
│ 学习资料.doc
│ 怎么学.docx
│ 本阶段作业和考试.docx
│
├─阶段11：综合项目实战1
│ 综合项目实战项目一.exe
│ 项目实战1：智能座舱汽车知识大脑_files.exe
│
├─阶段12：LLM大型复杂项目实战
│ │ 项目实战2：大模型金融对话交互系统_files.exe
│ │
│ └─项目实战2：法律方向智能问答系统
│ allpdf-part1.zip
│ allpdf-part2.zip
│ allpdf-part3.zip
│ 大模型综合项目二.zip
│ 简历模版-项目实战2.md
│ 项目题库-项目实战2.md
│
├─阶段1：大模型必备的深度学习基础
├─阶段2：大模型技术总览
├─阶段3：大模型部署实战
├─阶段4：prompt提示工程实战
│ ├─【入门】吴恩达Prompt公开课
│ │ chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 1.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第一期：引入 (Lesson01 in(Av826343014,P1).mp4
│ │ chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 2.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第二期：如何更清晰、更具体地书写提示词(Av826343014,P2).mp4
│ │ chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 3.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第三期：如何更好地迭代提示词 (Les(Av826343014,P3).mp4
│ │ chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 4.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第四期：如何用大语言模型总结文本 (L(Av826343014,P4).mp4
│ │ chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 5.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第五期：如何使用大语言模型的语义推理 (Av826343014,P5).mp4
│ │ chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 6.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第六期：如何使用大模型进行文本转换 ((Av826343014,P6).mp4
│ │ chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 7.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第七期：如何使用chatGPT的温度值(Av826343014,P7).mp4
│ │ chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 8.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第八期：如何构建自己的聊天机器人？ ((Av826343014,P8).mp4
│ │ prompt-tutorial-main.zip
│ │
│ ├─【原理】大白话提示工程
│ │ 【原理】大白话提示工程.doc
│ │
│ └─【进阶】提示工程高级用法
│ 【进阶】提示工程高级用法.doc
│
├─阶段5：基于langchain搭建LLMs应用
│ ├─【原理】LangChain工具学习
│ │ 学习资料.docx
│ │
│ └─【实战】LangChain实战项目
│ 学习资料.docx
│
├─阶段6：基于垂直数据大模型微调
│ 1.距离精讲 2024-02-01 22_33 .mp4
│ 2.向量数据库基础 2024-02-01 23_31.mp4
│ 代码.zip
│ 大模型训练营1.大模型综述 2024-02-01 08_42.mp4
│ 大模型训练营2.大数据和大模型，常见分词方法 .mp4
│ 大模型训练营3：项目实战：文旅对话大模型实战（模型参数微调.mp4
│ 大模型训练营4：prefixtuning和adapter.mp4
│ 大模型训练营5：lora和langchain 2024-01-31 22_48.mp4
│ 大模型训练营6：模型并行 2024-01-31 22_01.mp4
│ 大模型训练营7：GPU的计算原理 2024-01-31 12_46.mp4
│ 大模型训练营8：大模型技术一览，一些细节 2024-01-30 22_46.mp4
│ 大模型训练营9：大模型面试题 2024-01-30 08_48.mp4
│ 预习资料1：Attention模型.mp4
│ 预习资料：Transformer和bert 2024-02-02 08_56.mp4
│
├─阶段7：大语言模型的训练和构建
│ │ 本阶段作业和考试.docx
│ │ 资料.docx
│ │
│ └─视频
│ 1.参数高效微调与BitFit实战.mp4
│ 2.Prompt-Tuning原理与实战.mp4
│ 3.P-Tuning.mp4
│ 4.prefix tuning原理与实战.mp4
│ 5.LoRA 原理与实战.mp4
│ 6.IA3 原理与实战.mp4
│ 7.PEFT 进阶操作.mp4
│
├─阶段8：大模型分布式并行训练
│ 怎么学？.docx
│ 本阶段作业和考试.docx
│ 阶段8学习资料.doc
│
├─阶段9：产品级LLM推理优化方法论
│ 学习资料.doc
│
└─面试题目
面试宝典.exe
高频面试题-阶段1.html
高频面试题-阶段2.html
高频面试题-阶段3.html
高频面试题-阶段4.html
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