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视频选集
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1-0 序言
29:46
1-1 基于统计的语言模型
15:29
1-2 基于学习的语言模型
38:45
1-3 RNN与Transformer
24:44
1-4 语言模型的采样和评测
24:55
2-0 模型架构概览
23:54
2-1 基于Encoder-only架构的大语言模型
12:33
2-2 基于Encoder-Decoder架构的大语言模型
14:11
2-3 基于Decoder-only架构的大语言模型
33:08
2-4 Mamba原理
43:46
3-0 Prompt工程简介
05:08
3-1 上下文学习(In-context Learning)
16:02
3-2 思维链(CoT ToT GPT-o1)
33:55
3-3 prompt技巧
22:31
3-4 Prompt工程应用
26:09
4-0 参数高效微调简介
22:42
4-1 参数附加方法 Prompt-tuning,Adapter-tuning,Proxy-tuning等
24:50
4-2 参数选择方法 BitFit,Child-tuning等
06:28
4-3 低秩适配方法 LoRA及其变体
32:05
4-4 参数高效微调的应用
07:54
5-0 模型编辑的定义与性质
22:19
5-1 模型编辑方法概览
18:31
5-2 附加参数法 T-Patcher
07:32
5-3 定位编辑法 ROME
23:29
5-4 模型编辑的应用
12:10
6-0 检索增强生成(RAG)简介
14:01
6-1 RAG架构分类
12:56
6-2 RAG知识检索
44:39
6-3 RAG生成增强
23:26
6-4 RAG降本增效
09:10
6-5 RAG相关应用
09:41
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