【尊享】ZX115 – 大模型开发应用实战营 [31.1G]

【尊享】ZX115 – 大模型开发应用实战营 [31.1G]

┣━━01.视频 [30G]
┃ ┣━━01.第一周 [3.7G]
┃ ┃ ┣━━第二节 代码演示 [1.6G]
┃ ┃ ┃ ┣━━第二课时-01大模型应用场景.abc [600M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第二课时-02OpenAI API及Gradio.abc [746.4M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第二课时-03GPTs.abc [326.5M]
┃ ┃ ┗━━第一节 开营+大模型训练以及应用Case分析 [2G]
┃ ┃ ┣━━第一课时Case分析-01.abc [576.4M]
┃ ┃ ┣━━第一课时Case分析-02.abc [333.3M]
┃ ┃ ┣━━第一课时Case分析-03.abc [549.8M]
┃ ┃ ┗━━第一课时Case分析-04.abc [618.4M]
┃ ┣━━02.第二周 [3.4G]
┃ ┃ ┣━━第二节 文档分割及相似度分析 [1.6G]
┃ ┃ ┃ ┣━━水印 [235.9M]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━第四课时-01大模型的商业化落地挑战.abc [47M]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━第四课时-02基于文档的LLM回复系统搭建.abc [40.9M]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━第四课时-03大模型的hallucination.abc [61.9M]
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━第四课时-04文本的向量化.abc [86.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第四课时-01大模型的商业化落地挑战.abc [462.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第四课时-02基于文档的LLM回复系统搭建.abc [314.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第四课时-03大模型的hallucination.abc [308M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第四课时-04文本的向量化.abc [328.8M]
┃ ┃ ┣━━第一节 提示工程及案例 [1.3G]
┃ ┃ ┃ ┣━━第三课时-01提示工程.abc [843.9M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第三课时-02案例.abc [527.3M]
┃ ┃ ┗━━助教补充课-gradio入门 [473.8M]
┃ ┃ ┗━━助教补充课-gradio入门.abc [473.8M]
┃ ┣━━03.第三周 [3.4G]
┃ ┃ ┣━━第01节 倒排索引、KNN、PQ [1.5G]
┃ ┃ ┃ ┣━━水印 [210.8M]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━第五课时-01从基础RAG到进阶RAG.abc [71.9M]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━第五课时-02倒排索引.abc [58M]
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━第五课时-03Product Quantization.abc [81M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第五课时-01从基础RAG到进阶RAG.abc [444.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第五课时-02倒排索引.abc [388.4M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第五课时-03Product Quantization.abc [469.1M]
┃ ┃ ┗━━第二节 NSW与HNSW算法、推荐系统、LLM结合 [2G]
┃ ┃ ┣━━第六课时-01回顾、NSW与HNSW算法.abc [825.2M]
┃ ┃ ┣━━第六课时-02推荐系统、LLM结合.abc [517.8M]
┃ ┃ ┗━━第六课时-03推荐系统案例：代码学习.abc [657.7M]
┃ ┣━━04.第四周 [2.9G]
┃ ┃ ┣━━第01节 Langchain的应用 [1.2G]
┃ ┃ ┃ ┣━━第七课时-01Langchain的应用.abc [681.1M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第七课时-02Langchain的应用.abc [544.8M]
┃ ┃ ┗━━第02节 Langchain的应用2 [1.7G]
┃ ┃ ┣━━第八课时-Langchain的应用(02)-01output parser.abc [947.1M]
┃ ┃ ┣━━第八课时-Langchain的应用(02)-02retrieval、chain组件.abc [411.8M]
┃ ┃ ┗━━langchain-for-youtube项目讲解.abc [406.6M]
┃ ┣━━05.第五周 [3.3G]
┃ ┃ ┣━━第1节 RAG的改进方案 [1.9G]
┃ ┃ ┃ ┣━━水印 [295M]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━第九课时-01RAG回顾以及有可能存在的问题.abc [53.2M]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━第九课时-02RAG的改进方案Query的改造.abc [113.1M]
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━第九课时-03RAG的改进方案Query Retriever Ranking RAGAS RAG评估.abc [128.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第九课时-01RAG回顾以及有可能存在的问题.abc [456M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第九课时-02RAG的改进方案Query的改造.abc [603.1M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第九课时-03RAG的改进方案Query Retriever Ranking RAGAS RAG评估.abc [584.7M]
┃ ┃ ┗━━第2节 助教补充课-进阶RAG实战案例 [1.4G]
┃ ┃ ┣━━水印 [321.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━20240229 advanced_rag01.abc [143.8M]
┃ ┃ ┃ ┗━━20240229 advanced_rag02.abc [178.1M]
┃ ┃ ┣━━20240229 advanced_rag01.abc [520.4M]
┃ ┃ ┗━━20240229 advanced_rag02.abc [635.5M]
┃ ┣━━06.第六周 [3G]
┃ ┃ ┣━━第10节 Agent [1.5G]
┃ ┃ ┃ ┣━━第十课时-Agent01.abc [661.9M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第十课时-Agent02.abc [835.5M]
┃ ┃ ┗━━第11节 autogpt_metagpt [1.5G]
┃ ┃ ┣━━20240307-01autogpt.abc [529.9M]
┃ ┃ ┗━━20240307-02metagpt.abc [1G]
┃ ┣━━07.第七周 [4.6G]
┃ ┃ ┣━━12次课 HuggingGPT、斯坦福小镇 [2.8G]
┃ ┃ ┃ ┣━━水印 [579.4M]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━20240312_mock_interview_agent.abc [289.9M]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━第十一课-01HuggingGPT.abc [112M]
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━第十一课-02斯坦福小镇.abc [177.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━20240312_mock_interview_agent.abc [989.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第十一课-01HuggingGPT.abc [590.7M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第十一课-02斯坦福小镇.abc [713.1M]
┃ ┃ ┗━━第13次课 fine tune、Lora的微调 [1.8G]
┃ ┃ ┣━━水印 [424.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第十三课时-01fine tune.abc [78M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第十三课时-02Lora的微调01.abc [149.2M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第十三课时-03Lora的微调02.abc [197.1M]
┃ ┃ ┣━━第十三课时-01fine tune.abc [505.5M]
┃ ┃ ┣━━第十三课时-02Lora的微调01.abc [384.4M]
┃ ┃ ┗━━第十三课时-03Lora的微调02.abc [481.7M]
┃ ┣━━08.第八周 [1.5G]
┃ ┃ ┗━━第14次课 llama介绍&微调 [1.5G]
┃ ┃ ┣━━水印 [374.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第十四课-llama介绍&微调-01.abc [171.2M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第十四课-llama介绍&微调-02.abc [203.3M]
┃ ┃ ┣━━第十四课-llama介绍&微调-01.abc [594.4M]
┃ ┃ ┗━━第十四课-llama介绍&微调-02.abc [524.7M]
┃ ┣━━09.第九周 [2.8G]
┃ ┃ ┣━━第15节 Mistral-7B、MoE、ChatGLM、Qwe [1.4G]
┃ ┃ ┃ ┣━━第十五次课-01Mistral-7B、MoE.abc [872.8M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第十五次课-02ChatGLM、Qwen.abc [561.9M]
┃ ┃ ┗━━第16节 多模态、文生图、文字转语音 [1.4G]
┃ ┃ ┣━━20240328多模态、文生图、文字转语音-01.abc [760.9M]
┃ ┃ ┗━━20240328多模态、文生图、文字转语音02.abc [721.1M]
┃ ┗━━10.第十周 [1.4G]
┃ ┗━━多模态大模型、LLaVA MiniGPT-4 [1.4G]
┃ ┣━━第十七课-01多模态大模型.abc [797.2M]
┃ ┗━━第十七课-02LLaVA MiniGPT-4.abc [597.7M]
┗━━00.资料.zip [1.1G]

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