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LLM101n

深度学习课程教你构建AI讲故事模型

LLMAI深度学习TransformerPythonGithub开源项目

LLM101n深度学习课程从零教授构建AI讲故事模型。内容涵盖语言建模、机器学习、Transformer架构等核心知识，指导学员开发功能完善的Web应用。课程采用Python、C和CUDA编程，适合具备基础计算机科学知识的学习者。除核心AI技术外，还包括分布式优化、量化推理、微调等高级主题，以及多模态AI应用开发。通过实践，学员将掌握AI、大型语言模型和深度学习原理，能够独立创作、优化并为小故事配图。

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介绍相关项目
machine-learning - 机器学习与数据科学教程，深度学习、模型部署与强化学习
Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习
本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。
multi_verse_model - 运用创新方法展示人工智能学习与发展的可能性
GithubHuggingface人工智能创新概念学习机器人开源项目持续学习模型知识吸收
基于先进训练技术的人工智能项目，展示了持续学习和发展的未来潜力，体现技术研发中的突破性实验成果。
lit - 自学AI实践者必备技术书籍精选
AIGithubNLP开源项目数据科学机器学习编程
lit项目为自学AI实践者提供了精心策划的技术书籍集锦。涵盖人工智能、数据科学、计算机科学、编程等多个领域的经典著作,从入门到进阶兼具理论深度和实践指导。项目创建者基于个人经验对每本书进行简要介绍,为读者选择合适学习材料提供参考。这一资源有助于系统全面地学习AI相关知识。
awesome-ml - 机器学习资源库 涵盖语言模型图像视频和音频AI
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该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。
Machine-Learning-Guide - 全面的机器学习指南，从基础到前沿应用
Github人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
这份机器学习指南涵盖了从基础概念到前沿技术的各个方面，包括丰富的学习资源、主流框架工具介绍和热门应用领域。指南详细讲解了算法、深度学习、强化学习等核心主题，还提供了CUDA、MATLAB等相关技术的开发指南。涉及计算机视觉、自然语言处理等热门领域，并深入介绍PyTorch、TensorFlow等主流机器学习框架和工具，旨在提高机器学习开发效率。
100DaysofMLCode - 100天掌握机器学习编程实践从数据预处理到深度学习
Github分类回归开源项目数据预处理机器学习聚类
100DaysofMLCode是一个为期100天的机器学习编程挑战项目，涵盖数据预处理、回归、分类、聚类、强化学习、自然语言处理和深度学习等主题。项目提供代码示例和日志记录，适合不同水平的开发者学习和实践机器学习技术。作为开源项目，它欢迎社区贡献。
llama-30b-instruct-2048 - 语言处理模型，专为增强文本生成能力设计
AI绘图GithubHuggingfaceLLaMA伦理考量开源项目数据集模型高性能
Llama-30b-instruct-2048模型由Upstage研发，基于LLaMA架构，优化用于生成文本，支持动态扩展处理10k+输入符号。在多项基准数据集上表现出色，并结合DeepSpeed与HuggingFace工具进行微调。使用该模型需获得持有Meta授权表单的许可。
llm-transparency-tool - 深入分析Transformer语言模型的交互式可视化工具
GithubLLM Transparency Tool可视化分析开源项目神经网络语言模型贡献图
LLM Transparency Tool是一个用于分析Transformer语言模型的交互式工具。该工具支持选择模型和提示、运行推理，并通过贡献图可视化模型内部机制。它能够展示token表示、注意力头和前馈网络块的详细信息，有助于理解模型的决策过程。这个工具兼容多种模型，并提供Docker部署选项，是研究人员和开发者分析语言模型的实用资源。
Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦
GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。
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