【12987XLa145】大模型课程第一阶段《基础入门》（含专属会员）-23节_25
课程目录：
001.第1课：机器学习与神经网络背景知识.mp4 (29.59MB)
002.第3课：大模型所关联的数学知识.mp4 (45.55MB)
003.第4课：到底什么是大模型.mp4 (37.93MB)
004.第5课：大模型的工作原理.mp4 (63.09MB)
005.第6课：什么是Transformer架构.mp4 (42.03MB)
006.第7课：什么是Tokenization（即数据向量化）.mp4 (19.59MB)
007.第8课：什么是Embedding（即向量矩阵化）.mp4 (18.35MB)
008.第9课：什么是Position Encoding（即给数据加.mp4 (69.68MB)
009.第10课：注意力机制的几何原理.mp4 (45.61MB)
010.第11课：什么是Attention（即注意力机制）.mp4 (85.89MB)
011.第12课：注意力机制中的Query、Key、Value的作用.mp4 (44.29MB)
012.第13课：秒懂大模型中的神经网络层（即FFN层）.mp4 (53.96MB)
013.第14课：大模型训练vs推理的相同与不同.mp4 (20.69MB)
014.第15课：模型预测输出与模型的参数量统计.mp4 (34.56MB)
015.第16课：准备数据集 Data Loader.mp4 (67.18MB)
016.第17课：数据向量化与矩阵化Token & Embeddin.mp4 (86.24MB)
017.第18课：加入位置信息 Position Encoding.mp4 (127.48MB)
018.第19课：注意力机制 Attention （上）.mp4 (92.93MB)
019.第20课：注意力机制 Attention （下）.mp4 (86.1MB)
020.第21课：模型的预测输出.mp4 (80.1MB)
021.第22课：模型的反向更新.mp4 (77.07MB)
022.第23课：大模型分词器原理.mp4 (61.2MB)
023.第30课：Whisper的使用演示.mp4 (21.64MB)
001.如何获取课程代码.pdf (86.17KB)
