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  • 【资源目录】:

    ├──01大模型(LLMs)基础面

    | ├──01大模型(LLMs)基础面[].pdf 802.13kb

    | ├──02Layer normalization 篇[].pdf 427.31kb

    | ├──03LLMs 激活函数篇[].pdf 361.32kb

    | ├──04Attention 升级面[].pdf 374.18kb

    | ├──05transformers 操作篇[].pdf 193.65kb

    | ├──06LLMs 损失函数篇[].pdf 1.01M

    | └──07相似度函数篇[].pdf 140.97kb

    ├──02大模型(LLMs)进阶面

    | └──大模型(LLMs)进阶面[].pdf 3.66M

    ├──03大模型(LLMs)微调面

    | ├──1大模型(LLMs)微调面[].pdf 14.01M

    | ├──2大模型 SFT Trick 篇[].pdf 3.52M

    | └──3LLMs 训练经验帖[].pdf 246.24kb

    ├──04大模型(LLMs)langchain 面

    | ├──1大模型(LLMs)langchain 面[].pdf 606.63kb

    | ├──2多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇[].pdf 306.80kb

    | └──3基于langchain RAG问答应用实战[].pdf 342.43kb

    ├──05大模型 RAG 经验面

    | ├──10大模型(LLMs)RAG 优化策略 —— RAG-Fusion篇[].pdf 1.46M

    | ├──11Graph RAG 面 — 一种 基于知识图谱的大模型检索增强实现策略[].pdf 944.78kb

    | ├──1大模型 RAG 经验面[].pdf 4.24M

    | ├──2LLM文档对话 —— pdf解析关键问题[].pdf 2.09M

    | ├──3大模型(LLMs)RAG 版面分析——表格识别方法篇[].pdf 975.86kb

    | ├──4大模型(LLMs)RAG 版面分析——文本分块面[].pdf 493.11kb

    | ├──5大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回?[].pdf 957.61kb

    | ├──6大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇[].pdf 1.72M

    | ├──7RAG(Retrieval-Augmented Generation)评测面[].pdf 997.51kb

    | ├──8检索增强生成(RAG) 优化策略篇[].pdf 4.10M

    | └──9大模型(LLMs)RAG —— 关键痛点及对应解决方案[].pdf 1.28M

    ├──06大模型(LLMs)参数高效微调(PEFT) 面

    | ├──1大模型(LLMs)参数高效微调(PEFT) 面[].pdf 1.49M

    | ├──2适配器微调(Adapter-tuning)篇[].pdf 415.83kb

    | ├──3提示学习(Prompting)篇[].pdf 2.80M

    | ├──4LoRA 系列常见面试题篇[].pdf 5.04M

    | ├──5如何使用 PEFT库 中 LoRA?[].pdf 665.60kb

    | └──6大模型 SFT 方式对比篇[].pdf 1.70M

    ├──07大模型(LLMs)推理面

    | └──大模型(LLMs)推理面[].pdf 2.73M

    ├──08大模型(LLMs)增量预训练篇

    | ├──1大模型(LLMs)增量预训练篇[].pdf 3.72M

    | ├──2大模型(LLMs)推理加速篇[].pdf 3.08M

    | ├──3增量预训练(Pretrain)样本拼接篇[].pdf 527.33kb

    | └──4基于lora的llama2二次预训练[].pdf 2.22M

    ├──09大模型(LLMs)评测面

    | └──大模型(LLMs)评测面[].pdf 1.16M

    ├──10大模型(LLMs)强化学习面

    | ├──1大模型(LLMs)强化学习面[].pdf 1.48M

    | ├──2大模型(LLMs)强化学习——RLHF及其变种面[].pdf 2.39M

    | ├──3大模型(LLMs)强化学习—— PPO 面[].pdf 806.26kb

    | ├──4RLHF平替算法DPO篇[].pdf 2.15M

    | └──5强化学习在自然语言处理下的应用篇[].pdf 1.04M

    ├──11大模型(LLMs)训练集面

    | ├──1大模型(LLMs)训练集面[].pdf 643.65kb

    | └──2大模型(LLMs)LLM生成SFT数据方法面[].pdf 825.42kb

    ├──12大模型(LLMs)显存问题面

    | ├──1大模型(LLMs)显存问题面[].pdf 469.56kb

    | └──2显存优化策略篇[].pdf 502.51kb

    ├──13大模型(LLMs)分布式训练面

    | ├──10大模型分布式训练故障恢复篇[].pdf 242.46kb

    | ├──11pytorch 分布式计算 坑_bug 梳理篇[].pdf 637.73kb

    | ├──1大模型(LLMs)分布式训练面[].pdf 1.53M

    | ├──2图解分布式训练(一) —— 流水线并行(Pipeline Parallelism)[].pdf 1.42M

    | ├──3图解分布式训练(二) —— nn.DataParallel篇[].pdf 761.41kb

    | ├──4图解分布式训练(三) —— nn.parallel.DistributedDataParallel[].pdf 978.93kb

    | ├──5图解分布式训练(四) —— torch.multiprocessing 详细解析[].pdf 237.77kb

    | ├──6图解分布式训练(五) —— AMP混合精度训练 详细解析[].pdf 809.27kb

    | ├──7图解分布式训练(六)—— Pytorch的 DeepSpeed 详细解析[].pdf 3.49M

    | ├──8图解分布式训练(七)—— accelerate 分布式训练 详细解析[].pdf 613.17kb

    | └──9图解分布式训练(八)—— ZeRO 学习[].pdf 2.10M

    ├──14大模型(LLMs)agent 面

    | ├──1大模型(LLMs)agent 面[].pdf 1.24M

    | └──2AI Agent 面 —— 函数调用 Function Call 篇[].pdf 1.03M

    ├──15LLMs 位置编码篇

    | └──LLMs 位置编码篇[].pdf 1.45M

    ├──16LLMs Tokenizer 常见面试篇

    | ├──1LLMs Tokenizer 常见面试篇[].pdf 3.14M

    | ├──2怎么让英文大语言模型支持中文?(一) —— 构建中文tokenization[].pdf 624.03kb

    | ├──3怎么让英文大语言模型支持中文?(二) —— 继续预训练篇[].pdf 899.44kb

    | └──4怎么让英文大语言模型支持中文?(三) —— 对预训练模型进行指令微调[].pdf 368.73kb

    ├──17大模型(LLM)部署框架对比篇

    | ├──1大模型(LLM)部署框架对比篇[].pdf 3.32M

    | ├──2大模型(LLMs)加速篇[].pdf 300.36kb

    | ├──3LLMs 推理性能面[].pdf 303.04kb

    | ├──4LLM(大语言模型)部署加速方法——PagedAttention篇[].pdf 845.93kb

    | ├──5大模型推理加速工具 —— vLLM[].pdf 1.05M

    | ├──6LLM(大语言模型)部署加速方法——Faster Transformer篇[].pdf 602.24kb

    | ├──7纯Python超轻量高性能LLM推理框架 —— LightLLM[].pdf 706.47kb

    | ├──8LLM推理技术之StreamingLLM:如何拥有无限长生成能力[].pdf 1.30M

    | └──9SwiftInfer —— 大模型无限流式输入推理飙升46%,打破多轮对话长度限制[].pdf 883.63kb

    ├──18大模型幻觉(LLM Hallucination)面

    | ├──1大模型幻觉(LLM Hallucination)面[].pdf 816.72kb

    | ├──2大模型的幻觉问题篇[].pdf 412.49kb

    | └──3如何缓解大模型幻觉?[].pdf 287.74kb

    ├──19LLMs 对比篇

    | ├──1LLMs 对比篇[].pdf 3.03M

    | ├──2大模型-attention mask 篇[].pdf 96.89kb

    | ├──3百川智能baichuan7B、13B、53B、baichuan2 总结篇[].pdf 1.05M

    | ├──4LLaMA 常见面试题篇[].pdf 244.44kb

    | └──5GPT 经验篇[].pdf 513.31kb

    ├──20思维链 Chain-of-Thought(COT)篇

    | ├──1思维链 Chain-of-Thought(COT)篇[].pdf 1.47M

    | ├──2思维链 Chain-of-Thought(COT)变体篇[].pdf 4.75M

    | └──3小样本提示学习篇[].pdf 585.07kb

    ├──21LLMs 测试集 中 数据泄露 问题篇

    | └──LLMs 测试集 中 数据泄露 问题篇[].pdf 493.82kb

    ├──22MOE(Mixture-of-Experts)篇

    | ├──1MOE(Mixture-of-Experts)篇[].pdf 1.43M

    | └──2MOE大模型对比篇[].pdf 1.15M

    ├──23大模型蒸馏篇

    | ├──1大模型蒸馏篇[].pdf 449.94kb

    | ├──2LLMs 浮点数篇[].pdf 165.33kb

    | └──3自定义 CUDA 函数的轻量级包装器 —— bitsandbytes篇[].pdf 206.47kb

    ├──24大模型(LLMs)软硬件配置面

    | └──大模型(LLMs)软硬件配置面[].pdf 78.86kb

    ├──25Token及模型参数准备篇

    | └──Token及模型参数准备篇[].pdf 105.96kb

    ├──26多模态常见面试篇

    | └──多模态常见面试篇[].pdf 356.17kb

    ├──27NLP常见面试篇

    | ├──1NLP Trick 篇[].pdf 126.55kb

    | ├──2文本分类常见面试篇[].pdf 629.46kb

    | ├──3文本摘要常见面试篇[].pdf 367.42kb

    | ├──4命名实体识别常见面试篇[].pdf 457.79kb

    | └──5向量检索常见面试篇[].pdf 327.03kb

    ├──28其他常见面试篇

    | └──LLMs 其他 Trick[].pdf 238.08kb

    ├──29大模型推理加速——KV Cache篇

    | └──大模型推理加速——KV Cache篇[].pdf 2.67M

    ├──30大模型——角色扮演大模型篇

    | └──大模型——角色扮演大模型篇[].pdf 2.26M

    └──LLMs 目录[].pdf 1.59M

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