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ChatGPT LLM大模型项目开发线上营讲义代码等[审稿GPT知识库AI Agent等六大项目]-cn
(可细看)5个补充资料:连接GPU、面试题PDF、实操文档、搜索引擎 第1课及补充资料:开营仪式与ChatGPT三阶段训练 第2-3课全部资料 从零实现类ChatGPT 第4课及其补充资料:Llama与Llama2 第5课Stanford Alpaca:通过Self Instruct方式微调LLaMA 7B 第6课 ChatGLM2-6B和ChatGLM3-6B的结构与微调 第7课 通透理解FlashAttention 第8课 医疗问答大模型(上):基于LLaMa微调的ChatDoctor 第9课 医疗问答大模型(下):基于中文数据微调的医疗领域大模型 第10课大模型之高效文本数据处理:规则式与启发式 第11课 论文审稿GPT第一版:如何爬取论文数据、解析论文PDF、处理review数据 第12课 论文审稿GPT第一版的模型的选型与训练 第13课 论文审稿GPT第二版:论文PDF解析和review数据处理 第14课 相关工作之AcademicGPT 第15课 论文审稿GPT第二版之模型的选型 第16课论文审稿GPT第二版之模型的选型与训练:LLaMA2 7B longqlora 第17课论文审稿GPT第二版之模型的评估:如何评估审稿GPT的效果 第18课 Langchain的整体组成架构及十个应用案例 第19课 如何通过LangChain+LLM的搭建本地知识库问答 第20课 如何解决知识库检索出错的问题:embedding算法是关键之一 第21课 如何更好的分割结构化的文档(含补充视频的资料) 第22课 非结构化文档分割不够准确的问题:比如最好按照语义切分(含课前小灶sora) 第23课langchain-ChatGLM项目的关键源码解读(特别是向量搜索匹配) 第24课如何确保召回结果的全面性与准确性:多路召回、重排及检索评估方式 第25课如何基于文档中表格的问答:前置工作 第26课 企业知识库场景下的RAG整体优化方案 更详细 的内容,请参考下面的截图说明!! |
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