+9-文本摘要建模 258.0 MB
4-训练自己标注的数据并测试.mp4 27.7 MB
3-文本摘要数据标注方法.mp4 55.9 MB
2-模型训练与测试结果 .mp4 108.0 MB
1-中文商城评价数据处理方法.mp4 66.4 MB
+8-GPT训练与预测部署流程 290.0 MB
5-部署与网页预测展示.mp4 79.6 MB
4-模型训练过程.mp4 51.5 MB
3-训练所需参数解读 .mp4 57.7 MB
2-数据样本生成方法.mp4 72.0 MB
1-生成模型可以完成的任务概述.mp4 28.9 MB
+7-GPT系列算法 354.0 MB
8-DEMO应用演示 .mp4 99.0 MB
7-应用场景CODEX分析.mp4 36.5 MB
6-GPT3的提示与生成方法 .mp4 74.4 MB
5-采样策略与多样性 .mp4 28.2 MB
4-GPT第二代版本训练策略.mp4 28.9 MB
3-GPT初代版本要解决的问题.mp4 31.0 MB
2-GPT三代版本分析.mp4 29.3 MB
1-GPT系列算法概述 .mp4 26.5 MB
+6-文本预训练模型构建实例 176.0 MB
3-预训练模型自定义训练 .mp4 98.0 MB
2-文本数据截断处理 .mp4 45.8 MB
1-预训练模型效果分析 .mp4 32.0 MB
+5-文本标注工具与NER实例 235.0 MB
6-模型训练与输出结果预测 .mp4 43.1 MB
5-预训练模型加载与参数配置 .mp4 41.5 MB
4-标签处理并完成对齐操作.mp4 38.6 MB
3-标注导出与BIO处理.mp4 39.4 MB
2-命名实体识别任务标注方法实例 .mp4 39.3 MB
1-文本标注工具Doccano配置方法 .mp4 33.0 MB
+4-BERT系列算法解读 150.0 MB
5-DistilBert模型解读 .mp4 16.1 MB
4-RoBerta模型训练方法解读.mp4 28.4 MB
3-ALBERT中的简化方法解读.mp4 43.4 MB
2-ALBERT基本定义.mp4 38.6 MB
1-BERT模型训练方法解读.mp4 23.9 MB
+3-transformer原理解读 368.0 MB
1-transformer原理解读 .mp4 368.0 MB
+2-Transformer工具包基本操作实例解读 329.0 MB
8-模型训练DEMO.mp4 58.7 MB
7-模型训练所需配置参数.mp4 36.9 MB
6-数据Dataloader封装 .mp4 50.2 MB
5-数据集与模型 .mp4 43.0 MB
4-AttentionMask配套使用方法.mp4 35.3 MB
3-文本切分方法实例解读.mp4 42.7 MB
2-NLP任务常规流程分析.mp4 29.2 MB
1-工具包与任务整体介绍.mp4 33.4 MB
+1-Huggingface与NLP介绍解读 164.0 MB
1-Huggingface与NLP介绍解读 .mp4 164.0 MB
+11-补充Huggingface数据集制作方法实例 193.0 MB
3-数据处理基本流程.mp4 72.6 MB
2-Huggingface中的预处理实例.mp4 72.6 MB
1-数据结构分析 .mp4 47.9 MB
+10-图谱知识抽取实战 413.0 MB
8-关系抽取模型训练.mp4 42.2 MB
7-网络模型前向计算方法 .mp4 32.9 MB
6-模型构建与计算流程.mp4 43.1 MB
5-标签与数据结构定义方法 .mp4 49.7 MB
4-实体抽取模块分析.mp4 44.3 MB
3-数据处理与读取模块.mp4 39.1 MB
2-数据标注格式样例分析.mp4 70.0 MB
1-应用场景概述分析 .mp4 92.0 MB