⑩大模型-全套.rar

上传者: zhousenshan | 上传时间: 2025-09-23 17:34:12 | 文件大小: 65.18MB | 文件类型: RAR
在当前信息技术高速发展的背景下,“大模型”已成为人工智能领域的一个热门话题,尤其是在自然语言处理、图像识别、机器翻译等众多应用中发挥了关键作用。所谓“大模型”,指的是参数量庞大、计算能力强大的机器学习模型,它们能够处理复杂的数据,并通过深度学习算法从海量数据中学习到深层次的特征和规律,从而在特定任务上展现出优异的性能。 从文件名称“⑤、大模型八股文面试”可以看出,该压缩包内可能包含了与大模型相关的面试技巧或面试题库。在准备面试时,候选人通常需要对大模型的理论基础、应用实例以及相关的技术问题有深入的了解和掌握。面试官可能会围绕大模型的设计原理、训练方法、应用场景、优化策略等问题进行提问,甚至可能要求面试者举例说明大模型在实际问题中的应用效果,如语音识别、自动驾驶的决策系统等。因此,掌握好这一部分知识对于想要在人工智能领域发展或转行的人员来说至关重要。 另一方面,“④、大模型实战落地案例”则暗示了压缩包中可能收录了实际的案例研究。对于技术从业者而言,理论与实践相结合是提升自身技能的必经之路。通过学习和分析大模型在不同行业中的成功案例,可以更好地理解大模型的技术细节和实际的商业价值。例如,研究电商巨头如何利用大模型分析用户行为,进而优化推荐算法;金融领域如何应用大模型进行风险评估和欺诈检测;或者医疗行业如何借助大模型提高疾病诊断的准确率。这些案例不仅能提供宝贵的实战经验,还能启发从业者在自己的工作中寻找创新的应用场景。 给定的压缩包文件“⑩大模型-全套.rar”所包含的内容可能是针对大模型的学习资源和实战指导,不仅涵盖了理论知识,还涉及了面试准备和行业应用案例,对于从事或希望深入学习人工智能技术的专业人士具有很高的实用价值和指导意义。

文件下载

资源详情

[{"title":"( 46 个子文件 65.18MB ) ⑩大模型-全套.rar","children":[{"title":"⑤、大模型八股文面试","children":[{"title":"22-检索增强生成(RAG) 优化策略篇.pdf <span style='color:#111;'> 2.64MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"7-相似度函数篇.pdf <span style='color:#111;'> 174.95KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"41-大模型(LLMs)LLM生成SFT数据方法面.pdf <span style='color:#111;'> 731.09KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"15-大模型 RAG 经验面.pdf <span style='color:#111;'> 1.41MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"21-RAG(Retrieval-Augmented Generation)评测面.pdf <span style='color:#111;'> 616.73KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"26-大模型(LLMs)参数高效微调(PEFT) 面.pdf <span style='color:#111;'> 1.52MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"1-大模型(LLMs)基础面.pdf <span style='color:#111;'> 481.56KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"4-Attention 升级面.pdf <span style='color:#111;'> 410.36KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"3-LLMs 激活函数篇.pdf <span style='color:#111;'> 374.98KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"23-大模型(LLMs)RAG —— 关键痛点及对应解决方案.pdf <span style='color:#111;'> 1.32MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"13-基于langchain RAG问答应用实战.pdf <span style='color:#111;'> 375.71KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"11-大模型(LLMs)langchain 面.pdf <span style='color:#111;'> 630.97KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"8-大模型(LLMs)进阶面.pdf <span style='color:#111;'> 1018.61KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"17-大模型(LLMs)RAG 版面分析——表格识别方法篇.pdf <span style='color:#111;'> 661.74KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"40-大模型(LLMs)训练集面.pdf <span style='color:#111;'> 304.68KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"35-大模型(LLMs)评测面.pdf <span style='color:#111;'> 252.63KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"34-基于lora的llama2二次预训练.pdf <span style='color:#111;'> 2.26MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"6-LLMs 损失函数篇.pdf <span style='color:#111;'> 355.57KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"39-强化学习在自然语言处理下的应用篇.pdf <span style='color:#111;'> 571.58KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"36-大模型(LLMs)强化学习面.pdf <span style='color:#111;'> 277.61KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"28-提示学习(Prompting)篇.pdf <span style='color:#111;'> 446.51KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"29-LoRA 系列篇.pdf <span style='color:#111;'> 767.28KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"24-大模型(LLMs)RAG 优化策略 —— RAG-Fusion篇.pdf <span style='color:#111;'> 1.06MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"32-大模型(LLMs)增量预训练篇.pdf <span style='color:#111;'> 904.59KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"2-Layer normalization 篇.pdf <span style='color:#111;'> 488.55KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"38-大模型(LLMs)强化学习—— PPO 面.pdf <span style='color:#111;'> 270.99KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"30-如何使用 PEFT库 中 LoRA?.pdf <span style='color:#111;'> 695.69KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"18-大模型(LLMs)RAG 版面分析——文本分块面.pdf <span style='color:#111;'> 482.88KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"42-大模型(LLMs)显存问题面.pdf <span style='color:#111;'> 525.45KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"20-大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇.pdf <span style='color:#111;'> 704.02KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"27-适配器微调(Adapter-tuning)篇.pdf <span style='color:#111;'> 184.62KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"14-基于LLM+向量库的文档对话 经验面.pdf <span style='color:#111;'> 2.16MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"16-LLM文档对话 —— pdf解析关键问题.pdf <span style='color:#111;'> 2.14MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"9-大模型(LLMs)微调面.pdf <span style='color:#111;'> 2.89MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"25-Graph RAG 面 — 一种 基于知识图谱的大模型检索增强实现策略.pdf <span style='color:#111;'> 951.70KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"10-LLMs 训练经验帖.pdf <span style='color:#111;'> 253.51KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"43-显存优化策略篇.pdf <span style='color:#111;'> 264.76KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"12-多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇.pdf <span style='color:#111;'> 362.00KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"33-增量预训练(Pretrain)样本拼接篇.pdf <span style='color:#111;'> 379.90KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"31-大模型(LLMs)推理面.pdf <span style='color:#111;'> 675.29KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"19-大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回?.pdf <span style='color:#111;'> 733.87KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"5-transformers 操作篇.pdf <span style='color:#111;'> 227.10KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"37-大模型(LLMs)强化学习——RLHF及其变种面.pdf <span style='color:#111;'> 2.42MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false},{"title":"④、大模型实战落地案例","children":[{"title":"103:大模型应用开发极简入门:基于 GPT-4 和 ChatGPT_2024.pdf <span style='color:#111;'> 6.44MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"大模型落地应用案例集.pdf <span style='color:#111;'> 6.57MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"大规模语言模型:从理论到实践.pdf <span style='color:#111;'> 26.91MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明