该课程系统地介绍了从基础原理到实际应用的全过程，包括预训练模型的工作方式和词向量技术的应用。尤为关键的是，它详细解析了LLaMA3架构中的创新点和技术细节，例如RMSNorm、SwiGLU和RoPE等组件的作用及其代码实现步骤。
针对实际操作部分，课程提供了详细的指导，从数据集准备到模型训练、推理及评估的全部环节。特别是关于LLaMA3部署方法以及利用LoRA和QLoRA技术进行微调的内容，为学员们解决了在实践中遇到的具体难题。
综上所述，本课程不仅能够帮助你全面掌握大规模预训练模型的技术特性，更能在实际应用中增强你的实战能力。对于那些希望提高自己在AI领域专业技能的开发者和工程师来说，这门课简直就是一剂良药。
1 词向量基础.mp4
2 词向量模型.mp4
3 词向量的共现矩阵表示.mp4
4 神经网络语言模型的原理.mp4
5 CBOW和Skip-Gram模型的原理.mp4
6 中文词向量的训练.mp4
7 中文词向量模型的训练.mp4
8 中文词向量的使用.mp4
9 词向量的高维理解.mp4
10 预训练模型概述.mp4
11 基于ALBERT的命名实体识别数据处理.mp4
12 基于ALBERT的命名实体识别模型训练和评估.mp4
13 Transformer概述.mp4
14 多头注意力机制.mp4
15 注意力机制.mp4
16 基于BERT的文本相似度计算(一).mp4
17 基于BERT的文本相似度计算(二).mp4
18 基于ERNIE的中文情感分析(一).mp4
19 基于ERNIE的中文情感分析(二).mp4
20 Transformer基础理解.mp4
21 阿里云工作空间的创建.mp4
22 ollma模型的部署和启动.mp4
23 ollma模型的介绍.mp4
24 ollma模型的API介绍.mp4
25 vllm部署llama3模型.mp4
26 vllm运行llam3模型的chat模式.mp4
27 llama_factory的环境配置.mp4
28 llama_factory的中文数据的训练.mp4
29 llama_factory的中文数据推理.mp4
30 llama_factory医疗对话数据的训练.mp4
31 llama_factory中文对话和医疗对话的合并训练.mp4
32 llama_factory中文合并推理和Transformer训练.mp4
33 chatglm模型的搭建和推理.mp4
34 AI生成视频.mp4
35 智能体的创建.mp4
36 ollama启动deepseek（1.5B）.mp4
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