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雷达卡
（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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