慕课网-从0到1训练私有大模型 ，企业急迫需求 ，抢占市场先机
慕课网-从0到1训练私有大模型 ，企业急迫需求，抢占市场先机├── 第1章 课程介绍
│ ├── --1-1 【导航】课程导学&让你快速了解课程.mp4
│ ├── --1-2 【内容安排】课程安排和学习建议.mp4
│ ├── --1-3 【行业发展】ChatGPT对行业、社会有什么影响，我们要.mp4
│ ├── --1-4 【发展史】ChatGPT的简要历史.mp4
│ └── --1-5 【学习须知】本课程为什么使用gpt2而不是gpt3.mp4
├── 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.mp4
│ ├── --2-2 【框架】paddle和torch与tensorflow对.mp4
│ ├── --2-3 【NLP工具和预训练模型】paddleNLP和huggi.mp4
│ ├── --2-4 【平台】介绍aistudio.mp4
│ └── --2-5 【工具】介绍基于gpt4的IDE cursor.mp4
├── 第3章 chatGPT初始技术词向量原理剖析与实战
│ ├── --3-10 【激活函数】常见七种激活函数对比.mp4
│ ├── --3-11 【预训练语言模型】RNN-LSTM-ELMO.mp4
│ ├── --3-12 本章梳理小结.mp4
│ ├── --3-1 【认知】词向量，词向量与gpt的关系.mp4
│ ├── --3-2 【语言模型】语言模型和评估指标PPL.mp4
│ ├── --3-3 【词向量模型】word2vec-cbow和skipgra.mp4
│ ├── --3-4 【softmax加速】是softmax 树型优化.mp4
│ ├── --3-5 【softmax加速】softmax负采样优化.mp4
│ ├── --3-6 【数据准备与预处理】word2vec实战（1）.mp4
│ ├── --3-7 【数据准备与预处理】word2vec实战（2）.mp4
│ ├── --3-8 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（1）.mp4
│ └── --3-9 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（2）.mp4
├── 第4章 chatGPT基石模型——基于Transformer架构的语言模型
│ ├── --4-10 transformer-xl解决长序列的问题（2）.mp4
│ ├── --4-11 本章梳理总结.mp4
│ ├── --4-1 本章介绍.mp4
│ ├── --4-2 seq2seq结构和注意力.mp4
│ ├── --4-3 seq2seq-attention的一个案例.mp4
│ ├── --4-4 transformer的multi-head atten.mp4
│ ├── --4-5 transformer的残差链接-解决梯度消失问题.mp4
│ ├── --4-6 transformer的layernorm-归一化提升训.mp4
│ ├── --4-7 transformer的decoder 解码器.mp4
│ ├── --4-8 sparse-transformer 稀疏模型.mp4
│ └── --4-9 transformer-xl 解决长序列的问题（1）.mp4
├── 第5章 基于Transformer另一分支Bert系列分析与实战
│ ├── --5-10 bert(transformer encoder)主要.mp4
│ ├── --5-11 bert(transformer encoder)的完.mp4
│ ├── --5-12 Ernie文心一言基础模型（1）.mp4
│ ├── --5-13 Ernie文心一言基础模型（2）.mp4
│ ├── --5-14 plato百度对话模型（1）.mp4
│ ├── --5-15 plato 百度对话模型（2）.mp4
│ ├── --5-16 本章总结.mp4
│ ├── --5-1 本章介绍.mp4
│ ├── --5-2 metric-评估指标(BLUE-rouge-L-MET.mp4
│ ├── --5-3 常见 subword 算法（BPE-wordpiece）.mp4
│ ├── --5-4 常见的NLP任务.mp4
│ ├── --5-5 bert 预训练模型.mp4
│ ├── --5-6 bert情感分析实战----paddle（1）.mp4
│ ├── --5-7 bert情感分析实战----paddle（2）.mp4
│ ├── --5-8 evaluate和predict方法----paddle.mp4
│ └── --5-9 bert(transformer encoder)主要源.mp4
├── 第6章 chatGPT的核心技术——强化学习
│ ├── --6-10 actor-critic（2）.mp4
│ ├── --6-11 TRPO+PPO（1）.mp4
│ ├── --6-12 TRPO+PPO（2）.mp4
│ ├── --6-13 DQN代码实践--torch-1.mp4
│ ├── --6-14 DQN代码实践--torch-2.mp4
│ ├── --6-15 DoubleDQN+DuelingDQ代码--torc.mp4
│ ├── --6-16 REINFORCE代码--torch.mp4
│ ├── --6-17 PPO代码实践--torch.mp4
│ ├── --6-18 强化学习-本章总结.mp4
│ ├── --6-1 RL是什么＆为什么要学习RL.mp4
│ ├── --6-2 强化学习章介绍.mp4
│ ├── --6-3 RL基础概念.mp4
│ ├── --6-4 RL马尔可夫过程.mp4
│ ├── --6-5 RL三种方法（1）.mp4
│ ├── --6-6 RL三种方法（2）.mp4
│ ├── --6-7 DQN和DQN的2种改进算法（1）.mp4
│ ├── --6-8 DQN和DQN的2种改进算法（2）.mp4
│ └── --6-9 actor-critic（1）.mp4
├── 第7章 chatGPT技术演变——从GPT 1 开始的大模型发展与演化
│ ├── --7-10 Antropic LLM大型语言模型.mp4
│ ├── --7-11 GPT-本章总结.mp4
│ ├── --7-1 GPT1 模型.mp4
│ ├── --7-2 GPT2 模型.mp4
│ ├── --7-3 GPT3 模型-1.mp4
│ ├── --7-4 GPT3 模型-2.mp4
│ ├── --7-5 gpt-codex 基于GPT技术开发的模型.mp4
│ ├── --7-6 alphaCode基于GPT技术开发的模型-1.mp4
│ ├── --7-7 alphaCode基于GPT技术开发的模型-2.mp4
│ ├── --7-8 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-1.mp4
│ └── --7-9 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-2.mp4
└── 第8章 RLHF训练类ChatGPT模型代码实战
├── --8-10 RLHF强化学习人类反馈的训练-model-base.mp4
├── --8-11 RLHF强化学习人类反馈的训练-model-opt.mp4
├── --8-13 RLHF强化学习人类反馈的训练-generation（.mp4
├── --8-14 RLHF强化学习人类反馈的训练-exp_maker（1.mp4
├── --8-15 RLHF强化学习人类反馈的训练-exp_maker（2.mp4
├── --8-16 RLHF强化学习人类反馈的训练-buffer-util.mp4
├── --8-17 RLHF强化学习人类反馈的训练-buffer-loss.mp4
├── --8-19 RLHF强化学习人类反馈的训练-main.mp4
├── --8-1 chatGPT训练实战.mp4
├── --8-2 SFT有监督的训练-数据处理.mp4
├── --8-3 SFT有监督训练-trainer.mp4
├── --8-4 SFT有监督训练-train.mp4
├── --8-5 RM训练-model+dataset（1）.mp4
├── --8-6 RM训练-model+dataset（2）.mp4
├── --8-7 RM训练-trainer.mp4
├── --8-8 RM训练-train-rm.mp4
└── --8-9 RLHF强化学习人类反馈的训练-dataset.mp4
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