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├── LLM大模型视频 │ ├── 布丁部分 │ │ ├── 0_课程介绍_ev.mp4 │ │ ├── 1_模型文件下载方法1.mp4 _ev.mp4 │ │ ├── 2_模型文件下载方法2.mp4 _ev.mp4 │ │ ├── 3_配置服务器jupyter环境.mp4 _ev.mp4 │ │ ├── 4_vscode远程连接服务器.mp4 _ev.mp4 │ │ ├── 5_vscode远程debug配置.mp4 _ev.mp4 │ │ ├── 6_prompt_概述_ev.mp4 │ │ ├── 7_prompt_技巧_ev.mp4 │ │ ├── 8_prompt_技巧2_ev.mp4 │ │ ├── 9_prompt_改写任务1_ev.mp4 │ │ ├── 10_prompt_改写任务2_ev.mp4 │ │ ├── 11_prompt_抽取任务1_ev.mp4 │ │ ├── 12_prompt_抽取任务2_ev.mp4 │ │ ├── 13_prompt角色扮演_ev.mp4 │ │ ├── 14_prompt_数据制作1_ev.mp4 │ │ ├── 15_prompt_数据制作2_ev.mp4 │ │ ├── 16_prompt_数据制作3_ev.mp4 │ │ ├── 17_prompt_数据制作4_ev.mp4 │ │ ├── 18_deepspeed_概述_ev.mp4 │ │ ├── 19_deepspeed_配置_ev.mp4 │ │ ├── 21_deepspeed_demo实例.mp4 │ │ ├── 22_deepspeed_bert_1.mp4 │ │ ├── 23_deepspeed_bert_2.mp4 │ │ ├── 24_deepspeed_bert_3.mp4 │ │ ├── 25_deepspeed_bert_4.mp4 │ │ ├── 26_deepspeed_多机多卡配置.mp4 │ │ ├── 27_chatglm3_新特性.mp4 │ │ ├── 28_chatglm3_新特2.mp4 │ │ ├── 29_流式与非流式_chat_generate.mp4 │ │ ├── 30_glm2的tokenizer.mp4 │ │ ├── 31_推理、训练、量化占用显存.mp4 │ │ ├── 32_chatglm全量微调1.mp4 │ │ ├── 33_chatglm全量微调2-cpu交换技术.mp4 │ │ ├── 34_chatglm全量微调3-.mp4 │ │ ├── 35_微调结果评测.mp4 │ │ ├── 36_微调模型加载1.mp4 │ │ ├── 37_微调结束后-推理.mp4 │ │ ├── 38-微调优化.mp4 │ │ ├── 39-codegeex微调-数据准备.mp4 │ │ ├── 40-codegeex-微调数据处理.mp4 │ │ ├── 41-codegeex-微调结果评测.mp4 │ │ ├── 42-function-call概述.mp4 │ │ ├── 43-function_call概述2.mp4 │ │ ├── 44-function-call实例1.mp4 │ │ ├── 45-手写function_call-1.mp4 │ │ ├── 46-手写function_call-2.mp4 │ │ ├── 47-streamlit-debug环境配置.mp4 │ │ ├── 48_function-all_官方代码逐行解读.mp4 │ │ ├── 49_code-interpreter-概述.mp4 │ │ └── 50_手写code-interpreter.mp4 │ └── 季康部分 │ ├── 0-课程大纲简要说明_ev.mp4 │ ├── 1-llm简要概览_ev.mp4 │ ├── 2-llm的发展历程_part1_ev.mp4 │ ├── 2-llm的发展历程_part2_ev.mp4 │ ├── 3-llm的训练流程以及常见的概念_ev.mp4 │ ├── 4-llm的常见架构_ev.mp4 │ ├── 5-llm的评价标准_ev.mp4 │ ├── 6-1.1_llm的幻觉定义_ev.mp4 │ ├── 6-1.2幻觉的评估方法_ev.mp4 │ ├── 6-1.3幻觉产生的原因_ev.mp4 │ ├── 6-1.4_llm幻觉的常见的解决方式_ev.mp4 │ ├── 6-1.5_llm的知识编辑_ev.mp4 │ ├── 7-llm自动生成prompts_ev.mp4 │ ├── 8-1.1_Llama2的rmsnorm_原理_ev.mp4 │ ├── 8-1.2_Llama2的rmsnorm_代码_ev.mp4 │ ├── 8-1.3_Llama2的ROPE_原理_ev.mp4 │ ├── 8-1.4_Llama2的ROPE_代码_ev.mp4 │ ├── 8-1.5_Llama2的Attention_原理_ev.mp4 │ ├── 8-1.6_Llama2的Attention_代码.mp4 │ ├── 8-1.6_Llama2的Attention_代码_ev.mp4 │ ├── 8-1.7_Llama2的ffn_原理_ev.mp4 │ ├── 8-1.8_Llama2的ffn_代码_ev.mp4 │ ├── 8-1.9_llama2模型组装_ev.mp4 │ ├── 9-1.1pet原理&dataloader_ev.mp4 │ ├── 9-1.2pet模型和训练验证_ev.mp4 │ ├── 9-1.3ptuningv1原理以及代码_ev.mp4 │ ├── 9-1.4ptuningv2原理_ev.mp4 │ ├── 9-1.5ptuningv2_代码1_ev.mp4 │ ├── 9-1.6ptuningv2_代码2_ev.mp4 │ ├── 9-1.7ptuningv2_代码3_ev.mp4 │ ├── 10-1.1_llama2任务简介.mp4 │ ├── 10-1.2_rams数据处理_1.mp4 │ ├── 10-1.2_rams数据处理_2.mp4 │ ├── 10-1.3_lora原理部分介绍.mp4 │ ├── 10-1.4_llama2环境安装以及部分bug排查.mp4 │ ├── 10-1.5_lora训练.mp4 │ ├── 10-1.6_lora推理部分_问题生成.mp4 │ ├── 10-1.7_lora_推理_fewshot回答.mp4 │ ├── 10-1.8_int8量化原理.mp4 │ ├── 10.1.9_qlora的nf4_ev.mp4 │ ├── 10.1.9_qlora的双重量化.mp4 │ └── 10.1.10_qlora的代码.mp4 └── 文档 ├── 大语言模型（Large Language Model，LLM）综述.pdf ├── 面试.pdf ├── 配置服务器的jupyter环境.pdf ├── sft高效微调.pdf └── 手写llama2源码.pdf