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本书目录

深度学习

《深度学习》：分类即书，连续阅读。

24 篇5 章

  1. 01

    模型与机制

    7 篇
    1. 01 Attention
    2. 02 DeepSeek_NSA
    3. 03 MoE
    4. 04 ICL-上下文学习
    5. 05 大模型结构原理与代码实现
    6. 06 Jev：不写字的决策模型，和它真正适合解决的问题
    7. 07 Clef 与 Clef-flash：决策模型第一次有了开源权重
  2. 02

    训练与对齐

    4 篇
    1. 01 LLM微调：qwen2_chat模型部署和微调
    2. 02 大模型训练全流程：Pre-train、Fine-tune、RLHF、GRPO 与 DAPO
    3. 03 增量学习研究综述：理论、方法、应用与未来展望
    4. 04 PPO、DPO、GRPO 与 DAPO：大模型对齐算法对比
  3. 03

    NLP 任务

    2 篇
    1. 01 文本分类
    2. 02 命名实体识别
  4. 04

    推理与部署

    4 篇
    1. 01 深度学习开源框架
    2. 02 vllm使用教程
    3. 03 openbayes算力平台使用教程
    4. 04 vllm
  5. 05

    基础与方法

    7 篇
    1. 01 对比了几种大模型在相同任务下的表现
    2. 02 字典学习（Dictionary Learning）
    3. 03 什么是算子？
    4. 04 mechine_learning_models
    5. 05 JAX
    6. 06 数据生成与数据增强：技术地图与实践路线
    7. 07 数据清洗与后处理：从原始样本到可训练数据