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本书目录

深度学习

《深度学习》：分类即书，连续阅读。

21 篇5 章

  1. 01

    模型与机制

    6 篇
    1. 01 Jev：不写字的决策模型，和它真正适合解决的问题
    2. 02 大模型结构原理与代码实现
    3. 03 ICL-上下文学习
    4. 04 DeepSeek_NSA
    5. 05 MoE
    6. 06 Attention
  2. 02

    训练与对齐

    4 篇
    1. 01 Alignment-DPOvsPPOvsGRPO
    2. 02 增量学习研究综述：理论、方法、应用与未来展望
    3. 03 RLHF
    4. 04 LLM微调：qwen2_chat模型部署和微调
  3. 03

    NLP 任务

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

    推理与部署

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

    基础与方法

    5 篇
    1. 01 JAX
    2. 02 mechine_learning_models
    3. 03 什么是算子？
    4. 04 字典学习（Dictionary Learning）
    5. 05 对比了几种大模型在相同任务下的表现