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|---|---|---|
| .. | ||
| 1.理解大语言模型.md | ||
| 2.处理文本数据.md | ||
| 3.实现注意力机制.md | ||
| 4.从零开始实现一个用于文本生成的 GPT 模型.md | ||
| 5.在无标记数据集上进行预训练.md | ||
| 6.用于分类任务的微调.md | ||
| 7.指令遵循微调.md | ||
| Image | ||
| 附录A.PyTorch简介.md | ||
| 附录B.参考文献和扩展阅读.md | ||
| 附录C.习题解答.md | ||
| 附录D.给训练循环添加高级技巧.md | ||
| 附录E.使用LoRA的参数高效微调.md | ||
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|---|---|---|
| .. | ||
| 1.理解大语言模型.md | ||
| 2.处理文本数据.md | ||
| 3.实现注意力机制.md | ||
| 4.从零开始实现一个用于文本生成的 GPT 模型.md | ||
| 5.在无标记数据集上进行预训练.md | ||
| 6.用于分类任务的微调.md | ||
| 7.指令遵循微调.md | ||
| Image | ||
| 附录A.PyTorch简介.md | ||
| 附录B.参考文献和扩展阅读.md | ||
| 附录C.习题解答.md | ||
| 附录D.给训练循环添加高级技巧.md | ||
| 附录E.使用LoRA的参数高效微调.md | ||