【资源介绍】
本课程包括大模型开发基础,RAG基础与架构,RAG与LangChain,模型微调与私有化大模型,智能设备与“小”模型,多模态大模型开发7个阶段,内容涵盖大模型核心原理,大模型实操与API调用,提示工程技术,RAG,向量数据库,LangChain,Function Calling,模型微调,LoRA,Agent,智能设备上的模型优化,边缘计算与大模型,多模态大模型,Sora等前沿技术等全方位知识讲解,并结合5个实战项目,帮助同学们实现学以致用。
【资源目录】
- 02 LLaVA MiniGPT-4.mp4
- 01 多模态大模型.mp4
- 02 多模态、文生图、文字转语音-02.mp4
- 01 多模态、文生图、文字转语音-01.mp4
- 02 ChatGLM、Qwen.mp4
- 01 Mistral-7B、MoE.mp4
- 01 llama介绍&微调
- 03 Lora的微调02.mp4
- 02 Lora的微调01.mp4
- 01 fine tune.mp4
- 03 mock_interview_agent.mp4
- 02 斯坦福小镇.mp4
- 01 HuggingGPT.mp4
- 02 metagpt.mp4
- 01 autogpt.mp4
- 02 Agent02.mp4
- 01 Agent01.mp4
- 02 advanced_rag02.mp4
- 01 advanced_rag01.mp4
- 03 RAG的改进方案Query Retriever Ranking RAGAS RAG评估.mp4
- 02 RAG的改进方案Query的改造.mp4
- 01 RAG回顾以及有可能存在的问题.mp4
- 03 langchain-for-youtube项目讲解.mp4
- 02 Langchain的应用2-retrieval、chain组件.mp4
- 01 Langchain的应用2-output parser.mp4
- 02 Langchain的应用-02.mp4
- 01 Langchain的应用-01.mp4
- 03 推荐系统案例:代码学习.mp4
- 02 推荐系统、LLM结合.mp4
- 01 回顾、NSW与HNSW算法.mp4
- 03 Product Quantization.mp4
- 02 倒排索引.mp4
- 01 从基础RAG到进阶RAG.mp4
- 04 文本的向量化.mp4
- 03 大模型的hallucination.mp4
- 02 基于文档的LLM回复系统搭建.mp4
- 01 大模型的商业化落地挑战.mp4
- 01 gradio入门.mp4
- 02 案例.mp4
- 01 提示工程.mp4
- 03 GPTs.mp4
- 02 OpenAI API及Gradio.mp4
- 01 大模型应用场景.mp4
- 04 开营+大模型训练以及应用Case分析-04.mp4
- 03 开营+大模型训练以及应用Case分析-03.mp4
- 02 开营+大模型训练以及应用Case分析-02.mp4
- 01 开营+大模型训练以及应用Case分析-01.mp4
- 课件资料.exe
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