标签:大模型
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【课程总结】day22：大模型体验之Qwen2模型
详解Qwen2模型结构与聊天模板，通过实际代码演示模型下载、配置及翻译、信息抽取等NLP任务应用。
【课程总结】day21（下）：大模型的三大架构及T5体验
深入解析Encoder-Decoder、Encoder-Only、Decoder-Only三种大模型架构区别，附T5模型本地部署实战教程。
【课程总结】day21（上）：Transformer源码深入理解之预测过程
深入解析Transformer预测过程源码，详解greedy_decode自回归生成机制与完整推理流程
【课程总结】day20：Transformer源码深入理解之训练过程
【课程总结】day19（下）：Transformer源码深入理解之构建模型流程
深入解析Transformer源码，从EncoderDecoder到EncoderLayer，详细讲解模型构建流程与核心组件实现原理。
【课程总结】day19（中）：Transformer架构及注意力机制了解
详解Transformer的注意力机制、多头注意力、位置编码等核心组件，图文并茂解析encoder-decoder架构与并行化原理。
【课程总结】day19（上）：大模型简介
全面梳理AI发展历程，解析大模型参数规模、算力需求与技术特点，详解文生文、文生图等AIGC应用场景。
