Nemotron技术拆解
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Attention的几何逻辑（中）【9】
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KAN vs. MLP架构的简单解读
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【13】Attention的QKV输出的到底是什么？
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LayerNorm及Softmax概念（概念终）【11】
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Transformer里词嵌入+位置信息的深层逻辑
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高度概括聊聊看Transformer都在做什么
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《强化学习》第2章 多臂老虎机问题 Multi-Armed Problem
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如何训练一个写小说的大模型？
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LayerNorm层归一化到底做什么的？
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五分钟秒懂transformer中的神经网络
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彻底理解Transformer概念（LLM：从零到一）【3】
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Multi-Head Attention的QKV是什么【12】
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不需要懂的神经网络【10】
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【17】Transformer最终输出逻辑及参数量
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有点恶心，但是一周可以拿5个大模型岗offer
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Transformer Attention的QKV完结篇
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先跟我一起过概念（上）【8】
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Tokenization文字转数字【6】
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【18】大模型推理vs.训练的相同与不同
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给文字加位置【7】
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如何理解学习率
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Sora、Stable Diffusion、可灵文生图视频大模型原理讲解
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如何理解#transformer中的学习率？
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换一个角度理解Transformer中的QKV
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训练GPT大模型需要花多少钱？【2】
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(超爽中英!) 2024公认最好的【吴恩达LangChain+RAG】教程！更适合中国宝宝体质，全程干货无废话，学完成为AGI大佬！（附课件+代码）
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浅谈模型超参数的设计原理
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五分钟秒懂层归一化
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100万Token窗口长度的大模型背后实现技术原理
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谁都能听懂的Transformer【5】
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【16】残差连接和Dropout
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清晰说明——什么是大语言模型（LLM：从零到一）【1】
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QKV里的Q啥被叫做Query？ #大模型 #transformer
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大语言模型的训练原理（LLM：从零到一）【2】
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《Attention Is All You Need》论文解读
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【大模型技术】使用Ollama+Dify搭建一个属于自己的知识库！支持多种文件类型，实现本地部署大模型，真的太好用了！
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阿里的语音识别模型SenseVoice底层原理
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注意力机制与输出预测（LLM：从零到一）【5】
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大模型真的卷，面试了25家大模型岗，全靠这份文档才拿10个offer
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《Reinforcement Learning》介绍