从0到1训练私有大模型 ，企业急迫需求，抢占市场先机
发布时间： 2025-02-22 23:13:39
文件大小： 共计 95 个文件 ，合计: 2.6GB
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从0到1训练私有大模型 ，企业急迫需求，抢占市场先机 1.9GB
{8}--第8章 RLHF训练类ChatGPT模型代码实战 643.7MB
![[8.8]--8-8 RM训练-train-rm_ev.mp4](https://cdn.iizhi.cn/icons/filetype/filetype_video.png){kind=icon}
[8.8]--8-8 RM训练-train-rm_ev.mp4 35.6MB
[8.7]--8-7 RM训练-trainer_ev.mp4 31.3MB
[8.9]--8-9 RLHF强化学习人类反馈的训练-dataset_ev.mp4 14.4MB
[8.6]--8-6 RM训练-model+dataset（2）_ev.mp4 25.8MB
[8.5]--8-5 RM训练-model+dataset（1）_ev.mp4 27.0MB
[8.4]--8-4 SFT有监督训练-train_ev.mp4 63.7MB
[8.2]--8-2 SFT有监督的训练-数据处理_ev.mp4 63.1MB
[8.3]--8-3 SFT有监督训练-trainer_ev.mp4 37.7MB
[8.19]--8-19 RLHF强化学习人类反馈的训练-main_ev.mp4 68.9MB
[8.1]--8-1 chatGPT训练实战_ev.mp4 13.2MB
[8.16]--8-16 RLHF强化学习人类反馈的训练-buffer-util_ev.mp4 56.0MB
[8.17]--8-17 RLHF强化学习人类反馈的训练-buffer-loss_ev.mp4 45.7MB
[8.15]--8-15 RLHF强化学习人类反馈的训练-exp_maker（2_ev.mp4 43.2MB
[8.13]--8-13 RLHF强化学习人类反馈的训练-generation（_ev.mp4 48.8MB
[8.14]--8-14 RLHF强化学习人类反馈的训练-exp_maker（1_ev.mp4 32.0MB
[8.11]--8-11 RLHF强化学习人类反馈的训练-model-opt_ev.mp4 13.3MB
[8.10]--8-10 RLHF强化学习人类反馈的训练-model-base_ev.mp4 24.1MB
{7}--第7章 chatGPT技术演变——从GPT 1 开始的大模型发展与演化 283.0MB
[7.4]--7-4 GPT3 模型-2_ev.mp4 28.1MB
[7.9]--7-9 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-2_ev.mp4 27.1MB
[7.8]--7-8 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-1_ev.mp4 21.8MB
[7.7]--7-7 alphaCode基于GPT技术开发的模型-2_ev.mp4 16.8MB
[7.6]--7-6 alphaCode基于GPT技术开发的模型-1_ev.mp4 28.9MB
[7.5]--7-5 gpt-codex 基于GPT技术开发的模型_ev.mp4 23.5MB
[7.3]--7-3 GPT3 模型-1_ev.mp4 31.9MB
[7.2]--7-2 GPT2 模型_ev.mp4 25.9MB
[7.1]--7-1 GPT1 模型_ev.mp4 25.2MB
[7.10]--7-10 Antropic LLM大型语言模型_ev.mp4 40.8MB
[7.11]--7-11 GPT-本章总结_ev.mp4 12.9MB
{6}--第6章 chatGPT的核心技术——强化学习 549.6MB
[6.9]--6-9 actor-critic（1）_ev.mp4 38.7MB
[6.8]--6-8 DQN和DQN的2种改进算法（2）_ev.mp4 24.6MB
[6.7]--6-7 DQN和DQN的2种改进算法（1）_ev.mp4 20.3MB
[6.5]--6-5 RL三种方法（1）_ev.mp4 30.1MB
[6.6]--6-6 RL三种方法（2）_ev.mp4 10.7MB
[6.4]--6-4 RL马尔可夫过程_ev.mp4 28.8MB
[6.3]--6-3 RL基础概念_ev.mp4 12.2MB
[6.17]--6-17 PPO代码实践--torch_ev.mp4 65.5MB
[6.1]--6-1 RL是什么＆为什么要学习RL_ev.mp4 21.5MB
[6.18]--6-18 强化学习-本章总结_ev.mp4 16.9MB
[6.16]--6-16 REINFORCE代码--torch_ev.mp4 47.9MB
[6.15]--6-15 DoubleDQN+DuelingDQ代码--torc_ev.mp4 53.0MB
[6.14]--6-14 DQN代码实践--torch-2_ev.mp4 49.5MB
[6.13]--6-13 DQN代码实践--torch-1_ev.mp4 44.1MB
[6.11]--6-11 TRPO+PPO（1）_ev.mp4 40.9MB
[6.12]--6-12 TRPO+PPO（2）_ev.mp4 28.6MB
[6.10]--6-10 actor-critic（2）_ev.mp4 12.1MB
[6.2]--6-2 强化学习章介绍_ev.mp4 4.4MB
{5}--第5章 基于Transformer另一分支Bert系列分析与实战 484.2MB
[5.9]--5-9 bert(transformer encoder)主要源_ev.mp4 45.2MB
[5.5]--5-5 bert 预训练模型_ev.mp4 41.8MB
[5.3]--5-3 常见 subword 算法（BPE-wordpiece）_ev.mp4 10.3MB
[5.7]--5-7 bert情感分析实战----paddle（2）_ev.mp4 57.6MB
[5.8]--5-8 evaluate和predict方法----paddle_ev.mp4 30.5MB
[5.6]--5-6 bert情感分析实战----paddle（1）_ev.mp4 53.2MB
[5.4]--5-4 常见的NLP任务_ev.mp4 10.5MB
[5.2]--5-2 metric-评估指标(BLUE-rouge-L-MET_ev.mp4 34.2MB
[5.16]--5-16 本章总结_ev.mp4 12.7MB
[5.15]--5-15 plato 百度对话模型（2）_ev.mp4 29.3MB
[5.14]--5-14 plato百度对话模型（1）_ev.mp4 28.0MB
[5.11]--5-11 bert(transformer encoder)的完_ev.mp4 91.6MB
[5.13]--5-13 Ernie文心一言基础模型（2）_ev.mp4 13.1MB
[5.12]--5-12 Ernie文心一言基础模型（1）_ev.mp4 26.2MB
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