rk0614-35套AI大模型系列【VIP】【下载地址已更新】

itkz

资源名称：rk0614-35套AI大模型系列【VIP】【下载地址已更新】   ruik

说明：本合集内容，大多数在论坛已近发布过，部分内容加密了（具体看以下目录），所以本合集仅供永久VIP下载学习。

课程易失效，请请尽快保存。

——/35套AI大模型系列/
├──2025更新-第01套：大模型【技术场景与商业应用】落地方案，赋能千行百业产业链升级视频课程  
|   ├──01.第01阶段 通用人工智能的典范  
|   |   ├──1.1 概述 .mp4  27.51M
|   |   ├──1.2 通用能力 .mp4  20.28M
|   |   └──1.3 通用人工智能风口 .mp4  16.40M
|   ├──02.第02阶段 大模型：的核心支撑  
|   |   ├──2.1 底层架构+运行机制 .vep  23.49M
|   |   ├──2.2 发展历程与发展趋势 .vep  13.68M
|   |   ├──2.3 大模型三大要素 .vep  43.92M
|   |   └──2.4 大模型带来的改变 .vep  18.83M
|   ├──03.第03阶段 产业格局：大模型生态体系雏形已现  
|   |   ├──3.1 大模型产业生态体系架构 .vep  30.26M
|   |   ├──3.2 玩家涌入大模型赛道，产业趋于繁荣 .vep  20.51M
|   |   └──3.3 产业发展趋势：大模型开源成为风潮 .vep  28.70M
|   ├──04.第04阶段 新型商业模式：MaaS重构商业生态  
|   |   ├──4.1 MaaS商业模式 .mp4  29.47M
|   |   ├──4.2 MaaS模式在B端的商业化落地 .mp4  19.75M
|   |   ├──4.3 MaaS模式在C端的商业化落地 .mp4  15.40M
|   |   └──4.4 大模型厂商的核心商业模式 .mp4  15.59M
|   ├──05.第05阶段 大模型+信息安全：创造新的安全防护模式  
|   |   ├──5.1 大模型安全的重要性 .mp4  24.12M
|   |   ├──5.2 应用探索 .mp4  24.42M
|   |   └──5.3 产业未来需求与发展趋势 .mp4  20.79M
|   ├──06.第06阶段 大模型+数据要素：引爆数据服务市场  
|   |   ├──6.1 大模型时代的数据要素市场 .vep  20.07M
|   |   ├──6.2 大模型趋势下，数据资源需求增加 .vep  22.68M
|   |   ├──6.3 合成数据：为大模型提供优质数据源 .vep  14.98M
|   |   └──6.4 大模型时代，数据服务市场迎来竞争热潮 .vep  23.36M
|   ├──07.第07阶段 大模型+智能搜索：打造互动溯源搜索方式  
|   |   ├──7.1 生成式搜索 .mp4  29.18M
|   |   ├──7.2 搜索引擎融合大模型成为企业切入点 .mp4  31.98M
|   |   └──7.3 搜索引擎变革下的广告和电商 .mp4  21.16M
|   ├──08.第08阶段 大模型+办公工具：解放办公劳动力  
|   |   ├──8.1 大模型优化多场景办公体验 .mp4  20.22M
|   |   ├──8.2 OA成为大模型应用切入点 .mp4  13.09M
|   |   └──8.3 企业布局，抢占大模型办公先机 .mp4  28.37M
|   ├──09.第09阶段 大模型+对话式AI：提升AI产品智能性  
|   |   ├──9.1 对话式AI的发展 .mp4  34.22M
|   |   ├──9.2 文本机器人 .mp4  10.76M
|   |   ├──9.3 语言机器人 .mp4  14.68M
|   |   ├──9.4 多模态机器人 .mp4  9.83M
|   |   └──9.5 虚拟数字人 .mp4  17.90M
|   ├──10.第10阶段 大模型+休闲娱乐：升级用户娱乐体验  
|   |   ├──10.1 游戏行业变革 .vep  38.92M
|   |   ├──10.2 影视行业变革 .vep  21.37M
|   |   └──10.3 大模型赋能音视频制作 .vep  43.46M
|   ├──11.第11阶段 大模型+生产制造：工业领域智能化程度加深  
|   |   ├──11.1 通用大模型与工业大模型 .mp4  19.38M
|   |   ├──11.2 大模型融入生产制造流程 .mp4  28.74M
|   |   └──11.3 “大模型＋自动驾驶”激活汽车制造业 .mp4  29.32M
|   ├──12.第12阶段 大模型+智慧营销：助推营销方式变革  
|   |   ├──12.1 多场景落地，大模型提升营销效果 .mp4  28.31M
|   |   ├──12.2 大模型实现营销内容人机共创 .mp4  26.50M
|   |   └──12.3 大模型重构营销业务 .mp4  31.08M
|   └──13.第13阶段 大模型+智慧城市：推动城市数字化升级  
|   |   ├──13.1 大模型多场景赋能智慧城市建设 .vep  40.27M
|   |   ├──13.2 医疗大模型：未来医疗服务新模式 .vep  35.68M
|   |   ├──13.3 城市安防：大模型引领安防创新 .vep  20.13M
|   |   └──13.4 探索智慧城市应用，企业在行动 .vep  28.78M
├──2025更新-第02套：从0到1训练【私有大模型】技能与应用实现 ，企业急迫需求，抢占市场先机课程  
|   ├──第1阶段 课程简介  
|   |   ├──[1.1]--1-1 【导航】课程导学&让你快速了解课程.mp4  39.64M
|   |   ├──[1.2]--1-2 【内容安排】课程安排和学习建议.mp4  13.59M
|   |   ├──[1.3]--1-3 【行业发展】ChatGPT对行业、社会有什么影响，我们要.mp4  39.54M
|   |   ├──[1.4]--1-4 【发展史】ChatGPT的简要历史.mp4  16.34M
|   |   └──[1.5]--1-5 【学习须知】本课程为什么使用gpt2而不是gpt3.mp4  5.87M
|   ├──第2阶段 训练模型与开发平台环境  
|   |   ├──[2.1]--2-1 【认知】为什么要引入paddle？平时使用torch，学.vep  14.04M
|   |   ├──[2.2]--2-2 【框架】paddle和torch与tensorflow对.vep  18.94M
|   |   ├──[2.3]--2-3 【NLP工具和预训练模型】paddleNLP和huggi.vep  9.17M
|   |   ├──[2.4]--2-4 【平台】介绍aistudio.vep  34.36M
|   |   └──[2.5]--2-5 【工具】介绍基于gpt4的IDE cursor.vep  25.99M
|   ├──第3阶段 chatGPT初始技术词向量原理剖析与实战  
|   |   ├──[3.10]--3-10 【激活函数】常见七种激活函数对比.vep  39.45M
|   |   ├──[3.11]--3-11 【预训练语言模型】RNN-LSTM-ELMO.vep  67.75M
|   |   ├──[3.12]--3-12 本章梳理小结.vep  12.45M
|   |   ├──[3.1]--3-1 【认知】词向量，词向量与gpt的关系.vep  14.40M
|   |   ├──[3.2]--3-2 【语言模型】语言模型和评估指标PPL.vep  36.63M
|   |   ├──[3.3]--3-3 【词向量模型】word2vec-cbow和skipgra.vep  23.24M
|   |   ├──[3.4]--3-4 【softmax加速】是softmax 树型优化.vep  41.53M
|   |   ├──[3.5]--3-5 【softmax加速】softmax负采样优化.vep  34.88M
|   |   ├──[3.6]--3-6 【数据准备与预处理】word2vec实战（1）.vep  93.66M
|   |   ├──[3.7]--3-7 【数据准备与预处理】word2vec实战（2）.vep  57.54M
|   |   ├──[3.8]--3-8 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（1）.vep  44.58M
|   |   └──[3.9]--3-9 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（2）.vep  56.64M
|   ├──第4阶段 chatGPT基石模型——基于T  
|   |   ├──[4.10]--4-10 transformer-xl解决长序列的问题（2）.mp4  27.97M
|   |   ├──[4.11]--4-11 本章梳理总结.mp4  6.76M
|   |   ├──[4.1]--4-1 本章介绍.mp4  2.18M
|   |   ├──[4.2]--4-2 seq2seq结构和注意力.mp4  23.75M
|   |   ├──[4.3]--4-3 seq2seq-attention的一个案例.mp4  11.11M
|   |   ├──[4.4]--4-4 transformer的multi-head atten.mp4  39.60M
|   |   ├──[4.5]--4-5 transformer的残差链接-解决梯度消失问题.mp4  12.56M
|   |   ├──[4.6]--4-6 transformer的layernorm-归一化提升训.mp4  10.75M
|   |   ├──[4.7]--4-7 transformer的decoder 解码器.mp4  14.68M
|   |   ├──[4.8]--4-8 sparse-transformer 稀疏模型.mp4  11.23M
|   |   └──[4.9]--4-9 transformer-xl 解决长序列的问题（1）.mp4  26.78M
|   ├──第5阶段 基于Transformer另一分支Bert系列分析与实战  
|   |   ├──[5.10]--5-10 berttransformer encoder主要.mp4  44.74M
|   |   ├──[5.11]--5-11 berttransformer encoder的完.mp4  91.56M
|   |   ├──[5.12]--5-12 Ernie文心一言基础模型（1）.mp4  26.20M
|   |   ├──[5.13]--5-13 Ernie文心一言基础模型（2）.mp4  13.12M
|   |   ├──[5.14]--5-14 plato百度对话模型（1）.mp4  28.03M
|   |   ├──[5.15]--5-15 plato 百度对话模型（2）.mp4  29.35M
|   |   ├──[5.16]--5-16 本章总结.mp4  12.74M
|   |   ├──[5.1]--5-1 本章介绍.mp4  1.87M
|   |   ├──[5.2]--5-2 metric-评估指标BLUE-rouge-L-MET.mp4  34.23M
|   |   ├──[5.3]--5-3 常见 subword 算法（BPE-wordpiece）.mp4  10.25M
|   |   ├──[5.4]--5-4 常见的NLP任务.mp4  10.50M
|   |   ├──[5.5]--5-5 bert 预训练模型.mp4  41.76M
|   |   ├──[5.6]--5-6 bert情感分析实战----paddle（1）.mp4  53.22M
|   |   ├──[5.7]--5-7 bert情感分析实战----paddle（2）.mp4  57.61M
|   |   ├──[5.8]--5-8 evaluate和predict方法----paddle.mp4  30.47M
|   |   └──[5.9]--5-9 berttransformer encoder主要源.mp4  45.19M
|   ├──第6阶段 chatGPT的核心技术——强化  
|   |   ├──[6.10]--6-10 actor-critic（2）.mp4  12.06M
|   |   ├──[6.11]--6-11 TRPO+PPO（1）.mp4  40.93M
|   |   ├──[6.12]--6-12 TRPO+PPO（2）.mp4  28.62M
|   |   ├──[6.13]--6-13 DQN代码实践--torch-1.mp4  44.11M
|   |   ├──[6.14]--6-14 DQN代码实践--torch-2.mp4  49.49M
|   |   ├──[6.15]--6-15 DoubleDQN+DuelingDQ代码--torc.mp4  52.98M
|   |   ├──[6.16]--6-16 REINFORCE代码--torch.mp4  47.87M
|   |   ├──[6.17]--6-17 PPO代码实践--torch.mp4  65.55M
|   |   ├──[6.18]--6-18 强化学习-本章总结.mp4  16.85M
|   |   ├──[6.1]--6-1 RL是什么＆为什么要学习RL.mp4  21.46M
|   |   ├──[6.2]--6-2 强化学习章介绍.mp4  4.41M
|   |   ├──[6.3]--6-3 RL基础概念.mp4  12.17M
|   |   ├──[6.4]--6-4 RL马尔可夫过程.mp4  28.77M
|   |   ├──[6.5]--6-5 RL三种方法（1）.mp4  30.12M
|   |   ├──[6.6]--6-6 RL三种方法（2）.mp4  10.65M
|   |   ├──[6.7]--6-7 DQN和DQN的2种改进算法（1）.mp4  20.26M
|   |   ├──[6.8]--6-8 DQN和DQN的2种改进算法（2）.mp4  24.63M
|   |   └──[6.9]--6-9 actor-critic（1）.mp4  38.68M
|   ├──第7阶段 chatGPT技术演变——从GP  
|   |   ├──[7.10]--7-10 Antropic LLM大型语言模型.vep  67.68M
|   |   ├──[7.11]--7-11 GPT-本章总结.vep  20.92M
|   |   ├──[7.1]--7-1 GPT1 模型.vep  40.80M
|   |   ├──[7.2]--7-2 GPT2 模型.vep  40.92M
|   |   ├──[7.3]--7-3 GPT3 模型-1.vep  49.18M
|   |   ├──[7.4]--7-4 GPT3 模型-2.vep  41.51M
|   |   ├──[7.5]--7-5 gpt-codex 基于GPT技术开发的模型.vep  36.76M
|   |   ├──[7.6]--7-6 alphaCode基于GPT技术开发的模型-1.vep  45.63M
|   |   ├──[7.7]--7-7 alphaCode基于GPT技术开发的模型-2.vep  27.18M
|   |   ├──[7.8]--7-8 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-1.vep  36.61M
|   |   └──[7.9]--7-9 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-2.vep  45.62M
|   └──第8阶段 RLHF训练类ChatGPT模型代码实战 i class  
|   |   ├──[8.10]--8-10 RLHF强化学习人类反馈的训练-model-base.mp4  24.08M
|   |   ├──[8.11]--8-11 RLHF强化学习人类反馈的训练-model-opt.mp4  13.28M
|   |   ├──[8.13]--8-13 RLHF强化学习人类反馈的训练-generation（.mp4  48.79M
|   |   ├──[8.14]--8-14 RLHF强化学习人类反馈的训练-exp_maker（1.mp4  32.05M
|   |   ├──[8.15]--8-15 RLHF强化学习人类反馈的训练-exp_maker（2.mp4  43.19M
|   |   ├──[8.16]--8-16 RLHF强化学习人类反馈的训练-buffer-util.mp4  56.03M
|   |   ├──[8.17]--8-17 RLHF强化学习人类反馈的训练-buffer-loss.mp4  45.66M
|   |   ├──[8.19]--8-19 RLHF强化学习人类反馈的训练-main.mp4  68.91M
|   |   ├──[8.1]--8-1 chatGPT训练实战.mp4  13.24M
|   |   ├──[8.2]--8-2 SFT有监督的训练-数据处理.mp4  63.07M
|   |   ├──[8.3]--8-3 SFT有监督训练-trainer.mp4  37.66M
|   |   ├──[8.4]--8-4 SFT有监督训练-train.mp4  63.73M
|   |   ├──[8.5]--8-5 RM训练-model+dataset（1）.mp4  27.00M
|   |   ├──[8.6]--8-6 RM训练-model+dataset（2）.mp4  25.81M
|   |   ├──[8.7]--8-7 RM训练-trainer.mp4  31.29M
|   |   ├──[8.8]--8-8

网盘链接开通VIP可见