03 什么是预训练（Transformer 前奏）
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10 Transformer 之 Self-Attention（自注意力机制）
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11 Self-Attention 相比较 RNN 和 LSTM 的优缺点
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1001 Attention 和 Self-Attention 的区别（还不能区分我就真的无能为力了）
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03 Transformer 中的多头注意力（Multi-Head Attention）Pytorch代码实现
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09 Transformer 之什么是注意力机制（Attention）
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06 BERT 的本质，预训练出一个认识世界的小孩子，及下游任务改造
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06 Word2Vec模型（第一个专门做词向量的模型，CBOW和Skip-gram）
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12 Transformer的掩码自注意力机制，Masked Self-Attention（掩码自注意力机制）
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07 预训练语言模型的下游任务改造简介（如何使用词向量）
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19 Transformer 解码器的两个为什么（为什么做掩码、为什么用编码器-解码器注意力）
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20 Transformer 的输出和输入是什么
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02 没人用的 GPT 原来这么容易理解
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深度学习技术与应用_25_预训练模型_01
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01 GPT 和 BERT 开课了（两者和 Transformer 的区别）
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02 Transformer 中 Add&Norm（残差和标准化）代码实现
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04 统计语言模型（n元语言模型）
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14 Transformer之位置编码Positional Encoding （为什么 Self-Attention 需要位置编码）
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69 BERT预训练【动手学深度学习v2】
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4 种大模型训练方法：预训练、微调、指令微调、增强学习
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04 BERT 之为什么要做语言掩码模型（MLM）？
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预训练和直接训练的区别是什么？
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13 Transformer的多头注意力，Multi-Head Self-Attention（从空间角度解释为什么做多头）
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05 神经网络语言模型（独热编码+词向量 Word Embedding 的起源）
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16 Transformer的编码器（Encodes）——我在做更优秀的词向量
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通俗易懂理解大模型预训练和微调
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学术妲己拯救你做一个优秀的学术裁缝，没有继承且无法复现论文模型怎么办？
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BERT (预训练Transformer模型)
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预训练的优势和劣势有哪些？
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生成式预训练Transformer（GPT）详解 | 深度学习 - 第5章 - 3Blue1Brown
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深度学习论文实验中的其中一大注意点-预训练权重究竟加还是不加？
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15 Transformer 框架概述
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【研1基本功 （真的很简单）注意力机制】手写多头注意力机制
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大模型的训练流程是什么？详解大模型预训练和微调间区别 #大模型 #微调
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18 Transformer 的动态流程
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Transformer和BERT看不懂来这里，告诉你他们的前世今生，必能懂
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03 BERT，集大成者，公认的里程碑
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04 Transformer 中的位置编码的 Pytorch 实现（徒手造 Positional Encoding）
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Pytorch预训练图像分类模型识别预测【两天搞定AI毕设】
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强烈推荐！台大李宏毅自注意力机制和Transformer详解！
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使用预训练模型