从0到1训练私有大模型 ，企业急迫需求，抢占市场先机

📁 {6}--第6章 chatGPT的核心技术——强化学习
    [6.13]--6-13 DQN代码实践--torch-1_ev.mp4  [44.1 MB]
    [6.15]--6-15 DoubleDQN+DuelingDQ代码--torc_ev.mp4  [53.0 MB]
    [6.3]--6-3 RL基础概念_ev.mp4  [12.2 MB]
    [6.1]--6-1 RL是什么＆为什么要学习RL_ev.mp4  [21.5 MB]
    [6.2]--6-2 强化学习章介绍_ev.mp4  [4.4 MB]
    [6.11]--6-11 TRPO+PPO（1）_ev.mp4  [40.9 MB]
    [6.8]--6-8 DQN和DQN的2种改进算法（2）_ev.mp4  [24.6 MB]
    [6.6]--6-6 RL三种方法（2）_ev.mp4  [10.7 MB]
    [6.7]--6-7 DQN和DQN的2种改进算法（1）_ev.mp4  [20.3 MB]
    [6.12]--6-12 TRPO+PPO（2）_ev.mp4  [28.6 MB]
    [6.16]--6-16 REINFORCE代码--torch_ev.mp4  [47.9 MB]
    [6.9]--6-9 actor-critic（1）_ev.mp4  [38.7 MB]
    [6.18]--6-18 强化学习-本章总结_ev.mp4  [16.9 MB]
    [6.4]--6-4 RL马尔可夫过程_ev.mp4  [28.8 MB]
    [6.14]--6-14 DQN代码实践--torch-2_ev.mp4  [49.5 MB]
    [6.10]--6-10 actor-critic（2）_ev.mp4  [12.1 MB]
    [6.17]--6-17 PPO代码实践--torch_ev.mp4  [65.5 MB]
    [6.5]--6-5 RL三种方法（1）_ev.mp4  [30.1 MB]
📁 {4}--第4章 chatGPT基石模型——基于Transformer架构的语言模型
    [4.10]--4-10 transformer-xl解决长序列的问题（2）_ev.mp4  [28.0 MB]
    [4.4]--4-4 transformer的multi-head atten_ev.mp4  [39.6 MB]
    [4.6]--4-6 transformer的layernorm-归一化提升训_ev.mp4  [10.7 MB]
    [4.8]--4-8 sparse-transformer 稀疏模型_ev.mp4  [11.2 MB]
    [4.1]--4-1 本章介绍_ev.mp4  [2.2 MB]
    [4.2]--4-2 seq2seq结构和注意力_ev.mp4  [23.7 MB]
    [4.3]--4-3 seq2seq-attention的一个案例_ev.mp4  [11.1 MB]
    [4.5]--4-5 transformer的残差链接-解决梯度消失问题_ev.mp4  [12.6 MB]
    [4.7]--4-7 transformer的decoder 解码器_ev.mp4  [14.7 MB]
    [4.9]--4-9 transformer-xl 解决长序列的问题（1）_ev.mp4  [26.8 MB]
    [4.11]--4-11 本章梳理总结_ev.mp4  [6.8 MB]
📁 {7}--第7章 chatGPT技术演变——从GPT 1 开始的大模型发展与演化
    [7.1]--7-1 GPT1 模型_ev.mp4  [25.2 MB]
    [7.2]--7-2 GPT2 模型_ev.mp4  [25.9 MB]
    [7.7]--7-7 alphaCode基于GPT技术开发的模型-2_ev.mp4  [16.8 MB]
    …（已达 35 条上限，后续省略）
…（已达 35 条上限，后续省略）