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• LLM之野望

  19-3 LLM之野望 3 – 模型量化基础知识

  077800

  稻草人

  2024-07-19
• LLM之野望

  9-11 LLM相关论文集合

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  9-10 模型量化3-时间和粒度

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  9-9 模型量化2-均匀量化和非均匀量化

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  9-8 模型量化1-基本概念

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  9-7 從頭開始構建LLM

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  9-6 了解大型语言模型世界的最新动态的顶级资源

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  9-5 怎么看模型评测数据？

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  9-4 LLM训练

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  9-3 LLM基础知识和Transformer 架构详解

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• LLM之野望

  9-1  LLM 基础知识全集合

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• LLM之野望

  19-2 LLM之野望 2 – LLM给到Quora面临的困境

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  19-1 LLM之野望 1 – 微软打开1-bit LLM时代

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• 向量数据库之野望

  17-10 向量数据库之野望10 – 如何选择向量数据库

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• 向量数据库之野望

  17-9 向量数据库之野望9 – 将矢量数据库与 LLM 集成

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• 向量数据库之野望

  17-8 向量数据库之野望8 – 7 个主流向量数据库

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• 向量数据库之野望

  17-7 向量数据库之野望7 – PostgreSQL 和pgvector

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• 向量数据库之野望

  17-6 向量数据库之野望6 – 最全教程

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  17-5 向量数据库之野望5 – 使用 Rust 实现矢量数据库

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  17-4 向量数据库之野望4 – 科技热潮中前所未有的矢量数据库

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  17-3 向量数据库之野望3 – SingleStoreDB 实践教程

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  17-2 向量数据库之野望2 – 基础宝典

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• 向量数据库之野望

  17-1 向量数据库之野望1 – 使用 Local LLM、VectorDB 和 Pydantic 构建 AI Slack Bot

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  14-26 剑和侠客 – 预训练模型三部曲3 – 机器人时代来临

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  14-25 剑和侠客 – 预训练模型三部曲2 – 视觉

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  14-24 剑和侠客 – 预训练模型三部曲1-文本

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  14-23 剑和远方3 – 深度神经网络的主要架构

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  14-22 剑和远方2 – 深度神经网络中的学习机制

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  14-21 剑和远方1 – AI历史及简单神经网络的工作原理

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  14-19 深入浅出帮你理解 [Transformer是你所需要的]

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  2024-07-04