✓ 从0到1训练私有大模型 ，企业急迫需求，抢占市场先机
✓ 从0到1训练私有大模型 ，企业急迫需求，抢占市场先机├─{1}--第1章 课程介绍
│ ├─--1-1 【导航】课程导学&让你快速了解课程_ev.mp4
│ ├─--1-2 【内容安排】课程安排和学习建议_ev.mp4
│ ├─--1-3 【行业发展】ChatGPT对行业、社会有什么影响，我们要_ev.mp4
│ ├─--1-4 【发展史】ChatGPT的简要历史_ev.mp4
│ └─--1-5 【学习须知】本课程为什么使用gpt2而不是gpt3_ev.mp4
├─{2}--第2章 训练模型与开发平台环境
│ ├─--2-1 【认知】为什么要引入paddle？平时使用torch，学_ev.mp4
│ ├─--2-2 【框架】paddle和torch与tensorflow对_ev.mp4
│ ├─--2-3 【NLP工具和预训练模型】paddleNLP和huggi_ev.mp4
│ ├─--2-4 【平台】介绍aistudio_ev.mp4
│ └─--2-5 【工具】介绍基于gpt4的IDE cursor_ev.mp4
├─{3}--第3章 chatGPT初始技术词向量原理剖析与实战
│ ├─--3-1 【认知】词向量，词向量与gpt的关系_ev.mp4
│ ├─--3-2 【语言模型】语言模型和评估指标PPL_ev.mp4
│ ├─--3-3 【词向量模型】word2vec-cbow和skipgra_ev.mp4
│ ├─--3-4 【softmax加速】是softmax 树型优化_ev.mp4
│ ├─--3-5 【softmax加速】softmax负采样优化_ev.mp4
│ ├─--3-6 【数据准备与预处理】word2vec实战（1）_ev【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4
│ ├─--3-7 【数据准备与预处理】word2vec实战（2）_ev.mp4
│ ├─--3-8 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（1）_ev.mp4
│ ├─--3-9 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（2）_ev.mp4
│ ├─--3-10 【激活函数】常见七种激活函数对比_ev.mp4
│ ├─--3-11 【预训练语言模型】RNN-LSTM-ELMO_ev.mp4
│ └─--3-12 本章梳理小结_ev.mp4
├─{4}--第4章 chatGPT基石模型——基于Transformer架构的语言模型
│ ├─--4-1 本章介绍_ev.mp4
│ ├─--4-2 seq2seq结构和注意力_ev.mp4
│ ├─--4-3 seq2seq-attention的一个案例_ev.mp4
│ ├─--4-4 transformer的multi-head atten_ev.mp4
│ ├─--4-5 transformer的残差链接-解决梯度消失问题_ev.mp4
│ ├─--4-6 transformer的layernorm-归一化提升训_ev.mp4
│ ├─--4-7 transformer的decoder 解码器_ev.mp4
│ ├─--4-8 sparse-transformer 稀疏模型_ev.mp4
│ ├─--4-9 transformer-xl 解决长序列的问题（1）_ev.mp4
│ ├─--4-10 transformer-xl解决长序列的问题（2）_ev.mp4
│ └─--4-11 本章梳理总结_ev.mp4
├─{5}--第5章 基于Transformer另一分支Bert系列分析与实战
│ ├─--5-1 本章介绍_ev.mp4
│ ├─--5-2 metric-评估指标(BLUE-rouge-L-MET_ev.mp4
│ ├─--5-3 常见 subword 算法（BPE-wordpiece）_ev.mp4
│ ├─--5-4 常见的NLP任务_ev.mp4
│ ├─--5-5 bert 预训练模型_ev.mp4
│ ├─--5-6 bert情感分析实战----paddle（1）_ev.mp4
│ ├─--5-7 bert情感分析实战----paddle（2）_ev.mp4
│ ├─--5-8 evaluate和predict方法----paddle_ev.mp4
│ ├─--5-9 bert(transformer encoder)主要源_ev.mp4
│ ├─--5-10 bert(transformer encoder)主要_ev.mp4
│ ├─--5-11 bert(transformer encoder)的完_ev.mp4
│ ├─--5-12 Ernie文心一言基础模型（1）_ev.mp4
│ ├─--5-13 Ernie文心一言基础模型（2）_ev.mp4
│ ├─--5-14 plato百度对话模型（1）_ev.mp4
│ ├─--5-15 plato 百度对话模型（2）_ev.mp4
│ └─--5-16 本章总结_ev.mp4
├─{6}--第6章 chatGPT的核心技术——强化学习
│ ├─--6-1 RL是什么＆为什么要学习RL_ev.mp4
│ ├─--6-2 强化学习章介绍_ev.mp4
│ ├─--6-3 RL基础概念_ev.mp4
│ ├─--6-4 RL马尔可夫过程_ev.mp4
│ ├─--6-5 RL三种方法（1）_ev.mp4
│ ├─--6-6 RL三种方法（2）_ev.mp4
│ ├─--6-7 DQN和DQN的2种改进算法（1）_ev.mp4
│ ├─--6-8 DQN和DQN的2种改进算法（2）_ev.mp4
│ ├─--6-9 actor-critic（1）_ev.mp4
│ ├─--6-10 actor-critic（2）_ev.mp4
│ ├─--6-11 TRPO+PPO（1）_ev.mp4
│ ├─--6-12 TRPO+PPO（2）_ev.mp4
│ ├─--6-13 DQN代码实践--torch-1_ev.mp4
│ ├─--6-14 DQN代码实践--torch-2_ev.mp4
│ ├─--6-15 DoubleDQN+DuelingDQ代码--torc_ev.mp4
│ ├─--6-16 REINFORCE代码--torch_ev.mp4
│ ├─--6-17 PPO代码实践--torch_ev.mp4
│ └─--6-18 强化学习-本章总结_ev.mp4
├─{7}--第7章 chatGPT技术演变——从GPT 1 开始的大模型发展与演化
│ ├─--7-1 GPT1 模型_ev.mp4
│ ├─--7-2 GPT2 模型_ev.mp4
│ ├─--7-3 GPT3 模型-1_ev.mp4
│ ├─--7-4 GPT3 模型-2_ev.mp4
│ ├─--7-5 gpt-codex 基于GPT技术开发的模型_ev.mp4
│ ├─--7-6 alphaCode基于GPT技术开发的模型-1_ev.mp4
│ ├─--7-7 alphaCode基于GPT技术开发的模型-2_ev.mp4
│ ├─--7-8 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-1_ev.mp4
│ ├─--7-9 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-2_ev.mp4
│ ├─--7-10 Antropic LLM大型语言模型_ev.mp4
│ └─--7-11 GPT-本章总结_ev.mp4
└─{8}--第8章 RLHF训练类ChatGPT模型代码实战
├─--8-1 chatGPT训练实战_ev.mp4
├─--8-2 SFT有监督的训练-数据处理_ev.mp4
├─--8-3 SFT有监督训练-trainer_ev.mp4
├─--8-4 SFT有监督训练-train_ev.mp4
├─--8-5 RM训练-model+dataset（1）_ev.mp4
├─--8-6 RM训练-model+dataset（2）_ev.mp4
├─--8-7 RM训练-trainer_ev.mp4
├─--8-8 RM训练-train-rm_ev.mp4
├─--8-9 RLHF强化学习人类反馈的训练-dataset_ev.mp4
├─--8-10 RLHF强化学习人类反馈的训练-model-base_ev.mp4
├─--8-11 RLHF强化学习人类反馈的训练-model-opt_ev.mp4
├─--8-13 RLHF强化学习人类反馈的训练-generation（_ev.mp4
├─--8-14 RLHF强化学习人类反馈的训练-exp_maker（1_ev.mp4
├─--8-15 RLHF强化学习人类反馈的训练-exp_maker（2_ev.mp4
├─--8-16 RLHF强化学习人类反馈的训练-buffer-util_ev.mp4
├─--8-17 RLHF强化学习人类反馈的训练-buffer-loss_ev.mp4
└─--8-19 RLHF强化学习人类反馈的训练-main_ev.mp4
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