AIGC与NLP大模型实战-经典CV与NLP大模型及其下游应用任务实现

【资源目录】： ├──AIGC与大模型 | ├──llama3 | | ├──Chinese-LLaMA-Alpaca-3-main.zip 1.56G | | ├──LLAMA3.docx 64.20kb | | └──rag.zip 8.97kb | ├──SAM2 | | ├──SAM2.pdf 11.75M | | └──segment-anything-2-main.zip 278.96M | ├──第八章：视觉QA | | └──From Images to Textual Prompts.pdf 6.68M | ├──第九章：扩散模型 | | └──annotated_diffusion.ipynb 4.45M | ├──第六章：langchain | | └──langchain-tutorials-main.zip 38.24M | ├──第七章：视觉大模型SAM | | ├──SAM.pdf 14.67M | | └──segment-anything-main.rar 2.24G | ├──第三章：ChatGpt | | └──GPT系列.pdf 1.81M | ├──第十二章：自监督任务对比学习 | | └──对比学习.pdf 1.83M | ├──第十六章：BEV感知 | | └──BEV.pdf 899.69kb | ├──第十七章：BEVFORMER源码 | | └──BEV特征空间bevformer.mp4 517.88M | ├──第十三章：BEIT | | └──beit.pdf 13.58M | ├──第十四章：BEITV2 | | └──BEiT v2.pdf 9.87M | ├──第十五章：BEITV2源码 | | └──mmselfsup-1.x.zip 326.58M | ├──第十一章：dalle2源码解读 | | └──DALLE2-pytorch-main.zip 4.21M | ├──第十章：dalle2论文解读 | | └──dalle2.pdf 40.92M | ├──第四章：LLM与LORA | | └──大模型.pdf 1.37M | ├──第五章：LLM下游任务 | | └──Huatuo-Llama-Med-Chinese-main.zip 44.74M | ├──LLAVA_YOLO.rar 68.08M | ├──第二章：ChinesePretrainedModels.zip 1.62G | └──第一章：GPT系列.pdf 1.25M ├──100_4-特征对齐与位置编码初始化_ev.mp4 32.22M ├──101_5-Reference初始点构建_ev.mp4 27.77M ├──102_6-BEV空间与图像空间位置对应_ev.mp4 27.84M ├──103_7-注意力机制模块计算方法_ev.mp4 29.72M ├──104_8-BEV空间特征构建_ev.mp4 26.13M ├──105_9-Decoder要完成的任务分析_ev.mp4 23.84M ├──106_10-获取当前BEV特征_ev.mp4 26.15M ├──107_11-Decoder级联校正模块_ev.mp4 30.53M ├──108_12-损失函数与预测可视化_ev.mp4 36.99M ├──109_1-DeformableAttention概述分析_ev.mp4 18.52M ├──10_1-生成模型可以完成的任务概述_ev.mp4 21.32M ├──110_2-可变形偏移量分析_ev.mp4 26.29M ├──111_3-应用场景分析解读_ev.mp4 31.91M ├──112_4-论文计算公式解读_ev.mp4 43.77M ├──113_5-整体框架流程实例_ev.mp4 35.49M ├──114_6-下游任务应用场景_ev.mp4 19.95M ├──11_2-数据样本生成方法_ev.mp4 46.02M ├──12_3-训练所需参数解读_ev.mp4 40.98M ├──13_4-模型训练过程_ev.mp4 37.25M ├──14_5-部署与网页预测展示_ev.mp4 56.78M ├──15_1-chatgpt概述_ev.mp4 15.83M ├──16_2-挑战及其与有监督问题差异_ev.mp4 16.43M ├──17_3-强化学习登场_ev.mp4 13.47M ├──18_4-强化学习的作用效果_ev.mp4 23.84M ├──19_5-奖励模型设计方法_ev.mp4 17.82M ├──1_课程简介_ev.mp4 7.68M ├──20_6-RLHF训练流程解读_ev.mp4 25.83M ├──21_7-总结分析_ev.mp4 47.85M ├──22_1-大模型如何做下游任务_ev.mp4 23.23M ├──23_2-LLM落地微调分析_ev.mp4 26.03M ├──24_3-LLAMA与LORA介绍_ev.mp4 21.72M ├──25_4-LORA微调的核心思想_ev.mp4 16.49M ├──26_5-LORA模型实现细节_ev.mp4 30.02M ├──27_1-提示工程的作用_ev.mp4 30.43M ├──28_2-项目数据解读_ev.mp4 32.84M ├──29_3-源码调用DEBUG解读_ev.mp4 30.53M ├──2_1-GPT系列算法概述_ev.mp4 20.18M ├──30_4-训练流程演示_ev.mp4 38.96M ├──31_5-效果演示与总结分析_ev.mp4 23.96M ├──32_1-langchain框架解读_ev.mp4 16.44M ├──33_2-基本API调用方法_ev.mp4 35.76M ├──34_3-数据文档切分操作_ev.mp4 32.26M ├──35_4-样本索引与向量构建_ev.mp4 37.67M ├──36_5-数据切块方法_ev.mp4 38.34M ├──37_1-DEMO效果演示_ev.mp4 41.06M ├──38_2-论文解读分析_ev.mp4 46.09M ├──39_3-完成的任务分析_ev.mp4 49.02M ├──3_2-GPT三代版本分析_ev.mp4 21.93M ├──40_4-数据闭环方法_ev.mp4 56.24M ├──41_5-预训练模型的作用_ev.mp4 99.58M ├──42_6-Decoder的作用与项目源码_ev.mp4 67.99M ├──43_7-分割任务模块设计_ev.mp4 45.84M ├──44_8-实现细节分析_ev.mp4 40.72M ├──45_9-总结分析_ev.mp4 41.64M ├──46_1-视觉QA要解决的问题_ev.mp4 33.64M ├──47_2-论文概述分析_ev.mp4 43.53M ├──48_3-实现流程路线图_ev.mp4 42.78M ├──49_4-答案关注区域分析_ev.mp4 35.96M ├──4_3-GPT初代版本要解决的问题_ev.mp4 22.39M ├──50_5-VQA任务总结_ev.mp4 29.37M ├──51_1-扩散模型概述与GAN遇到的问题_ev.mp4 29.62M ├──52_2-要完成的任务分析_ev.mp4 41.47M ├──53_3-公式原理推导解读_ev.mp4 34.71M ├──54_4-分布相关计算操作_ev.mp4 29.48M ├──55_5-算法实现细节推导_ev.mp4 28.82M ├──56_6-公式推导结果分析_ev.mp4 32.02M ├──57_7-细节实现总结_ev.mp4 36.32M ├──58_8-论文流程图解读_ev.mp4 28.91M ├──59_9-案例流程分析_ev.mp4 34.75M ├──5_4-GPT第二代版本训练策略_ev.mp4 20.62M ├──60_10-基本建模训练效果_ev.mp4 52.39M ├──61_1-论文基本思想与核心模块分析_ev.mp4 30.33M ├──62_2-不同模块对比分析_ev.mp4 23.41M ├──63_3-算法核心流程解读_ev.mp4 38.31M ├──64_4-各模块实现细节讲解_ev.mp4 51.63M ├──65_1-项目整体流程分析_ev.mp4 37.48M ├──66_2-源码实现细节分析_ev.mp4 29.91M ├──67_3-源码公式对应论文分析_ev.mp4 33.98M ├──68_4-Decoder模块实现细节解读_ev.mp4 31.58M ├──69_5-源码实现流程总结_ev.mp4 38.20M ├──6_5-采样策略与多样性_ev.mp4 20.16M ├──70_1-对比学习要解决的问题分析_ev.mp4 25.02M ├──71_2-正负样本构建方法_ev.mp4 20.28M ├──72_3-Simclr框架流程分析_ev.mp4 25.13M ├──73_4-下游任务应用概述_ev.mp4 24.12M ├──74_1-视觉自监督任务分析_ev.mp4 32.60M ├──75_2-任务训练目标分析_ev.mp4 33.78M ├──76_3-建模流程分析与效果展示_ev.mp4 49.10M ├──77_4-codebook模块的作用_ev.mp4 39.89M ├──78_5-任务总结分析_ev.mp4 59.92M ├──79_1-BEITV2版本论文出发点解读_ev.mp4 30.54M ├──7_6-GPT3的提示与生成方法_ev.mp4 53.58M ├──80_2-自监督任务中两大核心任务分析_ev.mp4 36.95M ├──81_3-整体网络架构图分析_ev.mp4 32.75M ├──82_4-框架实现细节流程分析_ev.mp4 15.31M ├──83_5-论文细节模块实现解读_ev.mp4 60.35M ├──84_1-mmselfup源码实现解读_ev.mp4 30.23M ├──85_2-网络结构搭建细节解读_ev.mp4 34.78M ├──86_3-源码实现流程总结_ev.mp4 32.69M ├──87_1-BEV要解决的问题通俗解读_ev.mp4 24.36M ├──88_2-BEV中的3D与4D分析_ev.mp4 16.58M ├──89_3-特征融合过程中可能遇到的问题_ev.mp4 15.72M ├──8_7-应用场景CODEX分析_ev.mp4 27.14M ├──90_4-BEV汇总特征方法实例解读_ev.mp4 24.45M ├──91_5-DeformableAttention回顾_ev.mp4 27.42M ├──92_6-空间注意力模块解读_ev.mp4 22.40M ├──93_7-时间模块与拓展补充_ev.mp4 19.59M ├──94_8-论文知识点分析_ev.mp4 33.86M ├──95_9-核心模块论文分析_ev.mp4 38.41M ├──96_10-整体架构总结_ev.mp4 35.61M ├──97_1-环境配置方法解读_ev.mp4 31.74M ├──98_2-数据集下载与配置方法_ev.mp4 37.74M ├──99_3-特征提取以及BEV空间初始化_ev.mp4 31.54M └──9_8-DEMO应用演示_ev.mp4 62.75M 声明：本站所有资料均来源于网络以及用户发布，如对资源有争议请联系微信客服我们可以安排下架！