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I基础数学
  • 01什么是向量
  • 02向量的常见运算
  • 03什么是矩阵
  • 04什么是线性变换
  • 05什么是梯度
  • 06概率与信息

II神经网络
  • 07神经元结构
  • 08激活函数
  • 09神经网络与训练
  • 10损失函数
  • 11Softmax
  • 12梯度下降与优化器
  • 13反向传播

III自然语言处理
  • 14语言的概率游戏:N-gram
  • 15词向量
  • 16前馈神经网络语言模型
  • 17RNN 循环神经网络
  • 18LSTM 长短期记忆网络

IV大语言模型
  • 19注意力机制
  • 20多头注意力
  • 21Transformer 架构
  • 22Tokenizer 分词器
  • 23编码器、解码器与大语言模型
  • 24残差连接与层归一化
  • 25预训练 · 监督微调 · 强化学习
  • 26KV 缓存、稀疏注意力与 FlashAttention
  • 27MoE 混合专家架构
  • 28模型蒸馏
  • 29串讲:从 N-gram 到 Transformer
  • 30前沿与未来:下一程

V附录
  • 附1Transformer全景图
  • 附2《Attention Is All You Need》原文

附录1 · 卷五 附录

Transformer全景图

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