跟龙哥学真AI-大模型开发与微调实战

大模型开发与微调实战指南

编辑点评

深入浅出,实战性强,适合AI初学者及进阶者。

⭐ 编辑推荐

本课程由龙哥主讲,涵盖大模型原理、微调技术及实战案例,助你掌握AI开发核心技能。

课程亮点

大模型原理讲解
微调技术实战
行业案例解析

课程目录

15_第七课:Embedding原理:word2vec、CBOW【公众号:CunWorkNotes】.mp4  [111.4 MB]
27_第一课:Agent原理简介:planning、memory、.mp4  [87.5 MB]
26_第十八课:RAG行业落地:实践心得,落地经验,业务场景【公众号:CunWorkNotes】.mp4  [110.5 MB]
36_第十课:Langgraph项目原理与实战.mp4  [84.8 MB]
16_第八课:Embedding模型训练:llamaindex微调.mp4  [147.6 MB]
29_第三课:Agent平台:国内外主流平台,Coze搭建智能客服【公众号:CunWorkNotes】.mp4  [108.7 MB]
19_第十一课:Rerank模型微调与实践(二)rankGPT.mp4  [108.4 MB]
5_第二课:微调数据集准备(SFT 继续预训练,偏好优化).mp4  [175.8 MB]
37_第十一课:Langgraph多Agent架构:协作多Age.mp4  [111.6 MB]
2_第二课:柏拉图表征假说与scalinglaw:KM缩放定律【公众号:CunWorkNotes】.mp4  [86.2 MB]
10_第二课:NaiveRAG与langchain实践.mp4  [98.4 MB]
40_第十四课:CrewAI项目原理与实战:Crew Task A.mp4  [120.6 MB]
34_第八课:Agent框架:SingleAgent,Multi.mp4  [123.9 MB]
14_第六课:模块化RAG(二)迭代,递归检索,FLARE,Toc.mp4  [134.0 MB]
17_第九课:Embedding模型评估:MRR评测,MTEB评测.mp4  [154.4 MB]
13_第五课:模块化RAG(一)顺序模式,条件模式,分支模式【公众号:CunWorkNotes】.mp4  [87.1 MB]
25_第十七课:RAG评估:评估指标,RAGAs,TruLens.mp4  [153.2 MB]
7_第四课:模型评估(批量推理与自动评估benchmark).mp4  [157.7 MB]
18_第十课:Rerank技术原理与实践(一)交叉编码与双编码.mp4  [97.7 MB]
28_第二课:提示词工程:软提示词,fewshot,COT TOT.mp4  [128.0 MB]
11_第三课:高级RAG(一)层次索引,句子窗口,子查询,HyDE.mp4  [121.1 MB]
1_第一课:人工智能介绍:迭代路径,大模型进化树,技术分类【公众号:CunWorkNotes】.mp4  [82.7 MB]
3_第三课:AI开发环境(python、conda、vscode.mp4  [81.3 MB]
9_第一课:RAG技术原理与RAGFlow项目实操.mp4  [126.6 MB]
39_第十三课:AutoGen项目原理与实战(二):代码执行,工具.mp4  [119.3 MB]
8_第五课:模型部署(模型合并导出与量化,本地部署).mp4  [145.3 MB]
23_第十五课:向量数据库选型:专用向量数据库,传统数据库支持向量.mp4  [73.6 MB]
32_第六课:Agent设计模式(二):REWOO,LLMComp.mp4  [142.0 MB]
35_第九课:Langchain项目原理与实战.mp4  [146.4 MB]
解压密码.txt  [4.1 KB]
21_第十三课:相似性搜索算法:k-means,肘部法则.mp4  [123.4 MB]
4_第一课:大模型微调llama-factory环境准备.mp4  [121.7 MB]
12_第四课:高级RAG(二)提示词压缩,融合,llamainde【公众号:CunWorkNotes】.mp4  [98.2 MB]
30_第四课:Agent工具使用与functioncall:MR.mp4  [121.8 MB]
31_第五课:Agent设计模式(一):Fewshot,ReAct.mp4  [134.9 MB]
6_第三课:微调过程lora微调与Qlora微调.mp4  [208.7 MB]
20_第十二课:向量数据库简介与相似性测量:欧式距离,余弦相似度.mp4  [98.4 MB]
38_第十二课:AutoGen项目原理与实战(一):AutoGen.mp4  [130.6 MB]
22_第十四课:近似邻近算法与过滤向量:PQ量化,HNSW,LSH.mp4  [175.5 MB]
33_第七课:Agent设计模式(三):Reflexion,LAT.mp4  [164.2 MB]
24_第十六课:向量数据库代码示例:chroma与qdrant代码.mp4  [54.5 MB]

适合人群

  • AI初学者
  • AI进阶者
  • AI开发者

学习收获

掌握大模型开发流程
学会微调技术
提升AI项目实战能力

祝您学习愉快!

学有所成,前程似锦!