V
主页
82、LLaMA-2 论文导读
发布人
大家好,本期视频带领大家一起来阅读 LLaMA-2 论文,感受一下 LLaMA-2 在训练数据、模型架构、预训练、微调、对齐等方面的所做的工作,希望对大家阅读 LLaMA-2 论文有所帮助!
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
57、Autoregressive Diffusion Model自回归扩散模型用于序列预测论文讲解
54、Probabilistic Diffusion Model概率扩散模型理论与完整PyTorch代码详细解读
44、Layer Normalization论文导读与原理精讲
77、Llama源码讲解之GroupQueryAttention和KV-cache
71、VQGAN模型+VQ离散化模块的代码讲解
69、VQGAN+Transformer自回归建模图像生成的论文原理细致讲解
75、Llama源码讲解之RoPE旋转位置编码
78、Llama源码讲解之Transformer
21、Transformer Masked loss原理精讲及其PyTorch逐行实现
55、PyTorch的交叉熵、信息熵、二分类交叉熵、负对数似然、KL散度、余弦相似度的原理与代码讲解
34、Swin Transformer论文精讲及其PyTorch逐行复现
45、五种归一化的原理与PyTorch逐行手写实现讲解(BatchNorm/LayerNorm/InsNorm/GroupNorm/WeightNorm)
【Agent+RAG】10小时博士精讲AI Agent(人工智能体)系列—提示工程、文本大模型、GPT...
72、爆火的GPT-2论文讲解
30、PyTorch LSTM和LSTMP的原理及其手写复现
20、Transformer模型Decoder原理精讲及其PyTorch逐行实现
29、PyTorch RNN的原理及其手写复现
14、保存与加载PyTorch训练的模型和超参数
18、深入剖析PyTorch中的Transformer API源码
60、基于cVAE+Flow+GAN的效果最好语音合成VITS模型论文精讲
66、Classifier Guided Diffusion条件扩散模型论文与PyTorch代码详细解读
Seq2Seq注意力机制算法详解
13、详细推导自动微分Forward与Reverse模式
B站讲的最好的AI大模型实战(2024最新版)LLM+RAG系统+GPT-4o+OpenAI,全部都讲明白了!!
32、基于PyTorch的文本分类项目模型与训练代码讲解
62、Score Diffusion Model分数扩散模型理论与完整PyTorch代码详细解读
15、Dropout原理以及其TF/Torch/Numpy源码实现
9、深入剖析PyTorch的nn.Sequential及ModuleList源码
85、Differential Transformer 论文原理逐段讲解
7、深入剖析PyTorch nn.Module源码
39、ConvNeXt模型代码逐行讲解
46、四种Position Embedding的原理与PyTorch手写逐行实现(Transformer/ViT/Swin-T/MAE)
6、PyTorch中搭建分类网络实例
73、爆火必看的nano-GPT2 Pytorch经典代码逐行讲解
19、Transformer模型Encoder原理精讲及其PyTorch逐行实现
80、Byte Pair Encoding 源码逐行讲解
51、基于PyTorch ResNet18的果蔬分类逐行代码讲解
58、Improved Diffusion的PyTorch代码逐行深入讲解
59、基于CLIP/ViT模型搭建相似图像检索系统
37、Word Embedding原理精讲及其PyTorch API教程讲解