丁师兄大模型训练营【55.5GB】

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【课程目录】

├─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02：大模型技术总览
│      阶段2：大模型技术总览.zip
│      
├─阶段03：大模型部署实战
│  │  阶段3：大模型部署实战.zip
│  │  
│  └─解压密码必看说明
│          一切与IT有关的教程.txt
│          下载说明.txt
│          全网最大的免费IT学习资源社区.url
│          海量免费资源访问课百万：.url
│          解压密码必看.txt
│         
├─阶段04：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
│  │      .doc
│  │      
│  └─【进阶】提示工程高级用法
│          .doc
│         
├─阶段05：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06：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.rar
│      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07：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08：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09：产品级LLM推理优化方法论
│      学习资料.doc
│      
├─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
│      丁师兄综合项目实战项目.zip
│      项目实战1：智能座舱汽车知识大脑_files.rar
│      
├─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.rar
│  │  
│  └─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
│         
└─面试题目
    │  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
    │  
    └─面试宝典
        │  LLMs 目录.pdf
        │  
        ├─01大模型（LLMs）基础面
        │      01大模型（LLMs）基础面.pdf
        │      02Layer normalization 篇.pdf
        │      03LLMs 激活函数篇.pdf
        │      04Attention 升级面.pdf
        │      05transformers 操作篇.pdf
        │      06LLMs 损失函数篇.pdf
        │      07相似度函数篇.pdf
        │      
        ├─02大模型（LLMs）进阶面
        │      大模型（LLMs）进阶面.pdf
        │      
        ├─03大模型（LLMs）微调面
        │      1大模型（LLMs）微调面.pdf
        │      2大模型 SFT Trick 篇.pdf
        │      3LLMs 训练经验帖.pdf
        │      
        ├─04大模型（LLMs）langchain 面
        │      1大模型（LLMs）langchain 面.pdf
        │      2多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇.pdf
        │      3基于langchain RAG问答应用实战.pdf
        │      
        ├─05大模型 RAG 经验面
        │      10大模型（LLMs）RAG 优化策略 —— RAG-Fusion篇.pdf
        │      11Graph RAG 面 — 一种 基于知识图谱的大模型检索增强实现策略.pdf
        │      1大模型 RAG 经验面.pdf
        │      2LLM文档对话 —— pdf解析关键问题.pdf
        │      3大模型（LLMs）RAG 版面分析——表格识别方法篇.pdf
        │      4大模型（LLMs）RAG 版面分析——文本分块面.pdf
        │      5大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回？.pdf
        │      6大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇.pdf
        │      7RAG（Retrieval-Augmented Generation）评测面.pdf
        │      8检索增强生成(RAG) 优化策略篇.pdf
        │      9大模型（LLMs）RAG —— 关键痛点及对应解决方案.pdf
        │      
        ├─06大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面
        │      1大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面.pdf
        │      2适配器微调（Adapter-tuning）篇.pdf
        │      3提示学习（Prompting）篇.pdf
        │      4LoRA 系列常见面试题篇.pdf
        │      5如何使用 PEFT库 中 LoRA？.pdf
        │      6大模型 SFT 方式对比篇.pdf
        │      
        ├─07大模型（LLMs）推理面
        │      大模型（LLMs）推理面.pdf
        │      
        ├─08大模型（LLMs）增量预训练篇
        │      1大模型（LLMs）增量预训练篇.pdf
        │      2大模型（LLMs）推理加速篇.pdf
        │      3增量预训练（Pretrain）样本拼接篇.pdf
        │      4基于lora的llama2二次预训练.pdf
        │      
        ├─09大模型（LLMs）评测面
        │      大模型（LLMs）评测面.pdf
        │      
        ├─10大模型（LLMs）强化学习面
        │      1大模型（LLMs）强化学习面.pdf
        │      2大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面.pdf
        │      3大模型（LLMs）强化学习—— PPO 面.pdf
        │      4RLHF平替算法DPO篇.pdf
        │      5强化学习在自然语言处理下的应用篇.pdf
        │      
        ├─11大模型（LLMs）训练集面
        │      1大模型（LLMs）训练集面.pdf
        │      2大模型（LLMs）LLM生成SFT数据方法面.pdf
        │      
        ├─12大模型（LLMs）显存问题面
        │      1大模型（LLMs）显存问题面.pdf
        │      2显存优化策略篇.pdf
        │      
        ├─13大模型（LLMs）分布式训练面
        │      10大模型分布式训练故障恢复篇.pdf
        │      11pytorch 分布式计算 坑_bug 梳理篇.pdf
        │      1大模型（LLMs）分布式训练面.pdf
        │      2图解分布式训练（一） —— 流水线并行（Pipeline Parallelism）.pdf
        │      3图解分布式训练（二） —— nn.DataParallel篇.pdf
        │      4图解分布式训练（三） —— nn.parallel.DistributedDataParallel.pdf
        │      5图解分布式训练（四） —— torch.multiprocessing 详细解析.pdf
        │      6图解分布式训练（五） —— AMP混合精度训练 详细解析.pdf
        │      7图解分布式训练（六）—— Pytorch的 DeepSpeed 详细解析.pdf
        │      8图解分布式训练（七）—— accelerate 分布式训练 详细解析.pdf
        │      9图解分布式训练（八）—— ZeRO 学习.pdf
        │      
        ├─14大模型（LLMs）agent 面
        │      1大模型（LLMs）agent 面.pdf
        │      2AI Agent 面 —— 函数调用 Function Call 篇.pdf
        │      
        ├─15LLMs 位置编码篇
        │      LLMs 位置编码篇.pdf
        │      
        ├─16LLMs Tokenizer 常见面试篇
        │      1LLMs Tokenizer 常见面试篇.pdf
        │      2怎么让英文大语言模型支持中文？（一） —— 构建中文tokenization.pdf
        │      3怎么让英文大语言模型支持中文？（二） —— 继续预训练篇.pdf
        │      4怎么让英文大语言模型支持中文？（三） —— 对预训练模型进行指令微调.pdf
        │      
        ├─17大模型(LLM)部署框架对比篇
        │      1大模型(LLM)部署框架对比篇.pdf
        │      2大模型（LLMs）加速篇.pdf
        │      3LLMs 推理性能面.pdf
        │      4LLM（大语言模型）部署加速方法——PagedAttention篇.pdf
        │      5大模型推理加速工具 —— vLLM.pdf
        │      6LLM（大语言模型）部署加速方法——Faster Transformer篇.pdf
        │      7纯Python超轻量高性能LLM推理框架 —— LightLLM.pdf
        │      8LLM推理技术之StreamingLLM：如何拥有无限长生成能力.pdf
        │      9SwiftInfer —— 大模型无限流式输入推理飙升46%，打破多轮对话长度限制.pdf
        │      
        ├─18大模型幻觉（LLM Hallucination）面
        │      1大模型幻觉（LLM Hallucination）面.pdf
        │      2大模型的幻觉问题篇.pdf
        │      3如何缓解大模型幻觉？.pdf
        │      
        ├─19LLMs 对比篇
        │      1LLMs 对比篇.pdf
        │      2大模型-attention mask 篇.pdf
        │      3百川智能baichuan7B、13B、53B、baichuan2 总结篇.pdf
        │      4LLaMA 常见面试题篇.pdf
        │      5GPT 经验篇.pdf
        │      
        ├─20思维链 Chain-of-Thought（COT）篇
        │      1思维链 Chain-of-Thought（COT）篇.pdf
        │      2思维链 Chain-of-Thought（COT）变体篇.pdf
        │      3小样本提示学习篇.pdf
        │      
        ├─21LLMs 测试集 中 数据泄露 问题篇
        │      LLMs 测试集 中 数据泄露 问题篇.pdf
        │      
        ├─22MOE（Mixture-of-Experts）篇
        │      1MOE（Mixture-of-Experts）篇.pdf
        │      2MOE大模型对比篇.pdf
        │      
        ├─23大模型蒸馏篇
        │      1大模型蒸馏篇.pdf
        │      2LLMs 浮点数篇.pdf
        │      3自定义 CUDA 函数的轻量级包装器 —— bitsandbytes篇.pdf
        │      
        ├─24大模型（LLMs）软硬件配置面
        │      大模型（LLMs）软硬件配置面.pdf
        │      
        ├─25Token及模型参数准备篇
        │      Token及模型参数准备篇.pdf
        │      
        ├─26多模态常见面试篇
        │      多模态常见面试篇.pdf
        │      
        ├─27NLP常见面试篇
        │      1NLP Trick 篇.pdf
        │      2文本分类常见面试篇.pdf
        │      3文本摘要常见面试篇.pdf
        │      4命名实体识别常见面试篇.pdf
        │      5向量检索常见面试篇.pdf
        │      
        ├─28其他常见面试篇
        │      LLMs 其他 Trick.pdf
        │      
        ├─29大模型推理加速——KV Cache篇
        │      大模型推理加速——KV Cache篇.pdf
        │      
        └─30大模型——角色扮演大模型篇
                大模型——角色扮演大模型篇.pdf

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骑着乌龟去看海

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dnahyh

楼主，不论什么情况你一定要hold住！hold住就是胜利！每日学编程论坛牛逼！

xuanwodye

啥也不说了，楼主就是给力！每日学IT论坛牛逼！