生成式AI学习8——Transformer模型和BERT模型（上）概述
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生成式AI学习5——编码器-解码器架构（上）概述
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生成式AI学习3——负责任的人工智能入门
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大型语言模型与生成式AI——介绍LLM和生成式AI项目的生命周期 2——介绍
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生成式 AI 入门教程 3 - 什么是生成式 AI - 大语言模型作为思考助手
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面向所有人的生成式 AI 入门课程 8 - 生成式 AI 应用 - 大语言模型的能力与局限
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面向所有人的生成式 AI 入门课程 4 - 什么是生成式 AI - AI 是一种通用技术
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生成式AI学习6——编码器-解码器架构（下）Lab演练
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生成式AI学习1——生成式人工智能简介
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从商业思维到AI实施：利用Semantic Kernel构建插件之路3 —— 利用 Kernel 烹制美味的 SWOT 商业分析
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生成式AI学习9——Transformer模型和BERT模型（下）演示
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大型语言模型与生成式AI——人类反馈强化学习7——PPO增强学习算法深度解析
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大型语言模型与生成式AI——人类反馈强化学习1——引言
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大型语言模型与生成式AI——参数高效微调1——参数高效微调（PEFT）
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大型语言模型与生成式AI——参数高效微调2——PEFT技术1 - LoRA（低秩适应）
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大型语言模型与生成式AI——使用指令对LLM进行微调4——多任务指令微调
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大型语言模型与生成式AI——使用指令对LLM进行微调2——指令微调
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从商业思维到AI实施：利用Semantic Kernel构建插件之路1 —— 介绍
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使用Gradio构建生成式AI应用6：构建与大语言模型交互的聊天应用
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大语言模型微调之道4——指令微调
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使用Gradio构建生成式AI应用4：图像生成应用
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大型语言模型与生成式AI——介绍LLM和生成式AI项目的生命周期9——生成配置
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生成式AI学习7——注意力机制
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大型语言模型与生成式AI——使用指令对LLM进行微调1——介绍
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基于LangChain的大语言模型应用开发4——链
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大型语言模型与生成式AI——人类反馈强化学习3——通过人类反馈进行强化学习（RLHF）
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标题：吴恩达 - AI领域的机遇 - 斯坦福在线 2023
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基于LangChain的大语言模型应用开发3——记忆
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从商业思维到AI实施：利用Semantic Kernel构建插件之路7 —— 只需说“我饿了”，智能厨房即刻为你服务！
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Google教学视频：解析 Transformers：理解 GPT，BERT 和 T5 模型背后的原理
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大型语言模型与生成式AI——介绍LLM和生成式AI项目的生命周期7——用Transformer生成文本
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大型语言模型与生成式AI——使用指令对LLM进行微调3——对单一任务进行微调
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Geoffrey Hinton 对 AI 未来的见解（双语字幕）
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The Prompt with Trevor Noah | 第2集：AI 如何保护脆弱社区？
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大型语言模型与生成式AI——介绍LLM和生成式AI项目的生命周期6——Transformer架构
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大型语言模型与生成式AI——人类反馈强化学习9——扩大人类反馈的规模
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大语言模型微调之道6——训练过程
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从商业思维到AI实施：利用Semantic Kernel构建插件之路4 —— 创造并整理可重用的工具
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大语言模型微调之道3——微调在训练过程中的位置