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【Transformer】超强动画演示，2025最新版！一步一步深入浅出解释Transformer原理！这应该是我在B站看到过最通俗易懂的Transformer

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2025-04-29 22:18:24
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【Transformer模型】超强动画演示，2025最新版！一步一步深入浅出解释Transformer原理！这应该是我在B站看到过最通俗易懂的Transformer教程了吧！
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1-超强动画，一步一步深入浅出解释Transformer原理！
10:43
2-Transformer模型
36:03
3-Decoder-only Transforner模型
30:39
4-Transformer数学原理
23:29
5-Transforner代码实现
30:39
6-注意力机制可视化
26:10
7-Transformer可视化讲解
26:27
【基础篇】1.人工智能介绍：迭代路径，大模型进化树，技术分类
13:16
【基础篇】2.柏拉图表征假说与scaling law：KM缩放定律
14:30
【基础篇】3.AI开发环境（python、conda、vscode
13:09
【基础篇】4.大模型微调llama-factory环境准备
20:06
【基础篇】5.微调数据集准备（SFT,继续预训练，偏好优化）
25:26
【基础篇】6.微调过程lora微调与Qlora微调
29:50
【基础篇】7.模型评估（批量推理与自动评估benchmark）
21:45
【基础篇】8.模型部署（模型合并导出与量化，本地部署）
22:06
【进阶篇】1.RAG技术原理与RAGFlow项目实操
19:58
【进阶篇】2.Naive RAG与langchain实践
13:01
【进阶篇】3.高级RAG（一）层次索引，句子窗口，子查询，HyDE
17:26
【进阶篇】4.高级RAG（二）提示词压缩，融合，llamainde
14:43
【进阶篇】5.模块化RAG（一）顺序模式，条件模式，分支模式
11:54
【进阶篇】6.模块化RAG（二）迭代，递归检索，FLARE，Toc
18:14
【进阶篇】7.Embedding原理：word2vec、CBOW
16:32
【进阶篇】8.Embedding模型训练：llamaindex微调
22:19
【进阶篇】9.Embedding模型评估：MRR评测，MTEB评测
20:58
【进阶篇】10.Rerank技术原理与实践（一）交叉编码与双编码
15:24
【进阶篇】11.Rerank模型微调与实践（二）rankGPT
15:40
【进阶篇】12.向量数据库简介与相似性测量：欧式距离，余弦相似度
15:39
【进阶篇】13.相似性搜索算法：k-means，肘部法则
18:45
【进阶篇】14.x近似邻近算法与过滤向量：PQ量化，HNSW，LSH
27:14
【进阶篇】15.向量数据库选型：专用向量数据库，传统数据库支持向量
09:43
【进阶篇】16.向量数据库代码示例：chroma与qdrant代码
07:35
【进阶篇】17.RAG评估：评估指标，RAGAs，TruLens
22:20
【进阶篇】18.RAG行业落地：实践心得，落地经验，业务场景
16:10
【进阶篇】1.Agent原理简介：planning、memory
13:49
【进阶篇】1.知识图谱：RDF,RDFS,OWL，知识图谱架构,实
23:36
【进阶篇】2.GraphRAG（一）：原理，部署使用，GraphR
23:06
【进阶篇】2.提示词工程：软提示词，fewshot，COT,TOT
20:34
【进阶篇】3.Agent平台：国内外主流平台，Coze搭建智能客服
16:05
【进阶篇】3.GraphRAG（二）：索引原理，Leiden算法，
27:18
【进阶篇】4.Agent工具使用与function call：MR
18:24
【进阶篇】4.GraphRAG（三）：全局查询，局部查询，drif
13:38
【进阶篇】5.Agent设计模式（一）：Fewshot，ReAct
20:01
【进阶篇】5.LightRAG（一）：原理，实体与关系提取，双层检
21:47
【进阶篇】6.Agent设计模式（二）：REWOO，LLMComp
22:49
【进阶篇】6.LightRAG（二）：示例代码，参数解读，grap
14:45
【进阶篇】7.Agent设计模式（三）：Reflexion，LAT
23:08
【进阶篇】7.LightRAG（三）：Neo4j使用，API Se
17:52
【进阶篇】8.Agent框架：Single Agent，Multi
20:13
【进阶篇】9.Langchain项目原理与实战
24:30
【进阶篇】10.Langgraph项目原理与实战
13:40
【进阶篇】11.Langgraph 多Agent架构：协作多Age
16:41
【进阶篇】12.AutoGen项目原理与实战（一）：AutoGen
19:22
【进阶篇】13.AutoGen项目原理与实战（二）：代码执行，工具
18:35
【进阶篇】14.CrewAI项目原理与实战：Crew,Task,A
18:19
【进阶篇】1.LangChain-虚拟环境(上)
10:06
【进阶篇】2.LangChain-虚拟环境(下)
05:51
【进阶篇】3.LangChain-LangChain的基本介绍
09:21
【进阶篇】4.LangChain-基本和提示词模板
09:40
【进阶篇】5.LangChain-输出结果解析器
10:52
【进阶篇】6.LangChain-RAG+LangChain实现
10:51
【进阶篇】7.LangChain-Model-介绍
04:30
【进阶篇】8.LangChain-Model-提示词模板-基本使用
10:57
【进阶篇】9.LangChain-Model-提示词模版-ChatPromptTemplate(上)
07:18
【进阶篇】10.LangChain-Model-提示词模版-ChatPromptTemplate(下)
06:05
【进阶篇】11.LangChain-Model-提示词模版-少样本案例模版
08:58
【进阶篇】12.LangChain-Model-语言模型-介绍
06:47
【进阶篇】13.LangChain-Model-语言模型-智普大模型接入
04:17
【进阶篇】14.LangChain-Model-语言模型-MoonShot和通义千问集成
08:21
【进阶篇】15.LangChain-Model-聊天模型
05:00
【进阶篇】16.LangChain-Model-输出解析器
05:01
【进阶篇】17.LangChain-Model-文本嵌入模型
06:38
【进阶篇】18.LangChain-Chain链-基本应用
09:26
【进阶篇】19.LangChain-Chain链-案例介绍
05:35
【进阶篇】20.LangChain-chain链-链的调用
06:46
【进阶篇】21.LangChain-chain链-官方工具链介绍(上)
15:09
【进阶篇】22.LangChain-chain链-官方工具链介绍(下)
09:47
【进阶篇】23.LangChain-RAG-文档加载和文档切割
09:42
【进阶篇】24.LangChain-RAG-文本向量化和向量存储
06:42
【进阶篇】25.LangChain-RAG-检索器和完整RAG案例
10:16
【进阶篇】26.LangChain-Agent-基础应用(上)
12:35
【进阶篇】27.LangChain-Agent-基础应用(下)
11:58
【进阶篇】28.LangChain-Agent-添加记忆
06:08
【进阶篇】34.LangChain-Memory(上)实战篇
09:20
【实战篇】29.LangChain-Agent-小案例1
07:14
【实战篇】30.LangChain-Agent-小案例2
07:57
【实战篇】31.LangChain-Agent-ReActAgent
11:03
【实战篇】32.LangChain-Agent-SelfAskAgent
04:23
【实战篇】33.LangChain-Tools实战篇
10:07
【实战篇】35.LangChain-Memory(下)
10:04
【进阶篇】1.提示词工程介绍
05:23
【进阶篇】2.常用技巧讲解
09:54
【进阶篇】3.Prompt调优
09:39
【进阶篇】4.提示词工程进阶(上)
13:20
【进阶篇】5.提示词工程进阶(中)
10:49
【进阶篇】6.提示词工程进阶(下)
06:11
【进阶篇】7.提示词的应用
06:46
【进阶篇】8.防止Prompt攻击
07:42
【实战篇】9.智能学员辅导系统-StreamLit界面绘制
12:37
【实战篇】10.智能学员辅导系统-完成和大模型的交互
10:59
【实战篇】11.智能学员辅导系统-docx文档的处理
07:47
【实战篇】12.智能学员辅导系统-docx文件转换为pdf文件
14:46
【实战篇】13.自然语言转SQL
12:55
【实战篇】14.自然语言转SQL升级版
09:15
基础知识：0基础预热知识
43:48
基础知识：自然语言处理初期发展
56:34
基础知识：详解Transformer part1
40:28
基础知识：Transformer详解之位置编码
20:03
基础知识：Transformer详解之add和norm
12:27
基础知识：Transformer详解之decoder
11:33
基础知识：Transformer详解之输出层
07:08
基础知识：AI大模型学习建议
16:26
基础知识：BERT详解
33:43
基础知识：GPT1详解
42:43
提示词：提示词工程是什么？（简单普及）
11:04
提示词：提示词深度讲解
26:32
提示词：作业讲解
10:54
部署：计算机基础知识（0基础必看）
21:12
部署：云服务器的基本概念
10:02
部署：云服务器基础篇（上）
20:21
部署：云服务器基础篇（下）
13:13
部署：计算机基础篇：Linux（上）
19:10
部署：计算机基础篇Linux（中）
13:20
部署：计算机基础篇：Linux（下）
24:00
人工智能：机器学习和神经网络基础知识
24:47
人工智能：AI以及大模型的进阶核心知识点
27:53
人工智能：Langchain的基本原理和作用
08:58
人工智能：Chatglm2+langchain（部署前准备工作
02:42
人工智能：Chatglm2+langchain（快速部署）
04:01
人工智能：Chatglm2+langchain（参数调节和配置）
13:48
人工智能：Chatglm2+langchain（构建知识库）
10:24
人工智能：ChatGLM一键微调（详细介绍）
04:57
人工智能：ChatGLM一键微调（准备工作）
04:37
人工智能：ChatGLM一键微调（执行过程）
11:40
私有化大模型：详细介绍
06:48
私有化大模型：部署前准备工作
05:30
私有化大模型：详细部署过程
09:07
私有化大模型：如何使用该模型
08:40
实战：项目的基本作用和介绍
12:21
实战：部署前准备工作
04:58
实战：部署过程
16:02
实战：如何使用
22:44
实战：项目说明
06:04
实战：部署前准备工作
10:10
实战：部署过程
10:09
实战：调用glm3以及其他配置
29:12
实战：如何使用（系统篇和模型篇）
08:50
实战：如何使用（技能，知识，应用）
30:44
实战：如何调用单体agent以及如何使用
18:53
实战：Agent多智能体使用教程
19:22
实战：chatglm3-6B微调（部署篇）
14:31
实战：chatglm微调（多轮对话微调）
16:18
实战：chatglm3微调（输入输出微调）
10:13
大模型项目：功能介绍
07:49
大模型项目：部署过程
07:27
大模型项目：如何使用（上）
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大模型项目：如何使用（下）
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智能销售大模型：项目介绍
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智能销售大模型：部署过程
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