Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战

2注意力机制ev.mp4

3自注意力机制.mp4

4Transformer的架构概述_ev.mp4

5Transformer Encoder的多头注意力.mp4

6Transformer Encoder的位置编码.mp4

7Transformer残差链接、LayerNorm、FFN.mp4

8 Transformer Decoder.mp4

9Transformer训练及性能.mp4

10Transformer机器翻译工作流程_ev.mp4

11Transformer的Encoder代码解读.mp4

12Transformer的Decoder代码解读.mp4

13Transformer的超参设置代码解读.mp4

14Transformer的训练示例(人为随机数据)代码解读.mp4

15Transformer的训练示例(德语-英语机器翻译)代码解.mp4

16结合中文注释代码深入解读1.mp4

17结合中文注释代码深入解读2.mp4

18LLM推理方式.mp4

19文本生成模式.mp4

20文本生成策略.mp4

21Token和分词器.mp4

22文本生成过程.mp4

23prefill和解码阶段ev.mp4

24llama3文本生成过程_ev.mp4

25文本生成时的QKV含义.mp4

26大模型开发阶段划分.mp4

27SFT微调.mp4

28微调方法(全参、冻结参数、LoRA、QLoRA).mp4

29 LoRA微调.mp4

30 QLoRA微调.mp4

31llama模型进化史.mp4

32|lama3模型类型ev.mp4

33llama大模型生态.mp4

34|lama3模型架构_ev.mp4

35 RMSNorm归一化_ev.mp4

36SwiGLU激活函数.mp4

37RoPE旋转位置编码.mp4

38GQA分组查询注意力_ev.mp4

39KVCache.mp4

40各文件功能_ev.mp4

41completion和chat应用脚本代码解析.mp4

42generation.py代码解析.mp4

43model.py代码解析.mp4

44tokenizer.py代码解析.mp4

45 RMSNorm代码解析.mp4

46SwiGLU代码解析.mp4

47GQA代码解析.mp4

48RoPE代码解析.mp4

49KVCache代码解析_ev.mp4

50阿里云实例创建ev.mp4

51ollama介绍.mp4

52 ollama安装.mp4

53llama3推理.mp4

54vLLM部署llama3.mp4

55 llama factory介绍.mp4

56llama_factory安装及llama3模型下载.mp4

57LoRA微调训练.mp4

58llama3中文增强大模型推理ev.mp4

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