唐宇迪aigc与nlp大模型实战-经典cv与nlp大模型及其下游应用任务实现

GPT系列 ChatGPT RLHF训练 LORA微调 langchain框架 SAM分割大模型
网盘类型 夸克
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上传时间 2025-06-26 00:36:08

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唐宇迪aigc与nlp大模型实战-经典cv与nlp大模型及其下游应用任务实现
5_4-GPT第二代版本训练策略_ev.mp4 (20.62 MB)
56_6-公式推导结果分析_ev.mp4 (32.02 MB)
57_7-细节实现总结_ev.mp4 (36.32 MB)
58_8-论文流程图解读_ev.mp4 (28.91 MB)
59_9-案例流程分析_ev.mp4 (34.75 MB)
6_5-采样策略与多样性_ev.mp4 (20.16 MB)
60_10-基本建模训练效果_ev.mp4 (52.39 MB)
61_1-论文基本思想与核心模块分析_ev.mp4 (30.33 MB)
62_2-不同模块对比分析_ev.mp4 (23.41 MB)
63_3-算法核心流程解读_ev.mp4 (38.31 MB)
64_4-各模块实现细节讲解_ev.mp4 (51.63 MB)
65_1-项目整体流程分析_ev.mp4 (37.48 MB)
66_2-源码实现细节分析_ev.mp4 (29.91 MB)
67_3-源码公式对应论文分析_ev.mp4 (33.98 MB)
68_4-Decoder模块实现细节解读_ev.mp4 (31.58 MB)
69_5-源码实现流程总结_ev.mp4 (38.2 MB)
7_6-GPT3的提示与生成方法_ev.mp4 (53.58 MB)
70_1-对比学习要解决的问题分析_ev.mp4 (25.02 MB)
71_2-正负样本构建方法_ev.mp4 (20.28 MB)
72_3-Simclr框架流程分析_ev.mp4 (25.13 MB)
73_4-下游任务应用概述_ev.mp4 (24.12 MB)
74_1-视觉自监督任务分析_ev.mp4 (32.6 MB)
75_2-任务训练目标分析_ev.mp4 (33.78 MB)
76_3-建模流程分析与效果展示_ev.mp4 (49.1 MB)
77_4-codebook模块的作用_ev.mp4 (39.89 MB)
78_5-任务总结分析_ev.mp4 (59.92 MB)
79_1-BEITV2版本论文出发点解读_ev.mp4 (30.54 MB)
8_7-应用场景CODEX分析_ev.mp4 (27.14 MB)
80_2-自监督任务中两大核心任务分析_ev.mp4 (36.95 MB)
81_3-整体网络架构图分析_ev.mp4 (32.75 MB)
82_4-框架实现细节流程分析_ev.mp4 (15.31 MB)
83_5-论文细节模块实现解读_ev.mp4 (60.35 MB)
84_1-mmselfup源码实现解读_ev.mp4 (30.23 MB)
85_2-网络结构搭建细节解读_ev.mp4 (34.78 MB)
86_3-源码实现流程总结_ev.mp4 (32.69 MB)
87_1-BEV要解决的问题通俗解读_ev.mp4 (24.36 MB)
88_2-BEV中的3D与4D分析_ev.mp4 (16.58 MB)
89_3-特征融合过程中可能遇到的问题_ev.mp4 (15.72 MB)
9_8-DEMO应用演示_ev.mp4 (62.75 MB)
90_4-BEV汇总特征方法实例解读_ev.mp4 (24.45 MB)
91_5-DeformableAttention回顾_ev.mp4 (27.42 MB)
92_6-空间注意力模块解读_ev.mp4 (22.4 MB)
93_7-时间模块与拓展补充_ev.mp4 (19.59 MB)
94_8-论文知识点分析_ev.mp4 (33.86 MB)
95_9-核心模块论文分析_ev.mp4 (38.41 MB)
96_10-整体架构总结_ev.mp4 (35.61 MB)
97_1-环境配置方法解读_ev.mp4 (31.74 MB)
98_2-数据集下载与配置方法_ev.mp4 (37.74 MB)
99_3-特征提取以及BEV空间初始化_ev.mp4 (31.54 MB)
AIGC与大模型
AIGC与大模型

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