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系列 01
LLM原理基础系列
建立LLM核心知识体系，从基础概念到深入原理
10 期内容
全部集数
01
Transformers 架构深度解析
## 引言：NLP领域的范式转移...
112 分钟22310 字
02
大模型原理之Tokenizer分词器
## 引言：大模型的第一道门...
116 分钟23190 字
03
大模型原理之Pretraining预训练
## 引言：预训练——大模型智能的基石...
141 分钟28067 字
04
大模型原理之RLHF人类反馈强化学习
## 引言：大模型价值观对齐的突破口...
148 分钟29428 字
05
大模型原理之强化学习基础
## 引言：大模型时代的“最后一公里”——强化学习的角色...
141 分钟28145 字
06
Positional Encoding 位置编码
## 引言：序列数据中的“位置”之谜...
116 分钟23070 字
07
Attention Mechanism 注意力机制全解
## 引言...
114 分钟22757 字
08
Layer Normalization & 残差连接
## 引言...
134 分钟26779 字
09
激活函数演变：从ReLU到SwiGLU
## 引言：激活函数——神经网络的“灵魂”...
116 分钟23071 字
10
模型架构演进：从GPT-1到GPT-4
## 引言：AI的“大力出奇迹”时代...
112 分钟22211 字