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NLP技术解析
猛猿
创建于2023-03-28
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原创图文,深入浅出分享NLP和大模型训练相关技术
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图解Transformer系列三:Batch Normalization & Layer Normalization (批量&层标准化)
作为最近热门的生成式大模型的基石,Transformer自2017年诞生以来,就成为nlp研究者必须掌握的基本模型。本系列将通过图解方式,全方面展示Transformer的细节。
图解Transformer系列二:Self-Attention(自注意力机制)
作为最近热门的生成式大模型的基石,Transformer自2017年诞生以来,就成为nlp研究者必须掌握的基本模型。本系列将通过图解方式,全方面展示Transformer的细节。
图解Transformer系列一:Positional Encoding(位置编码)
作为最近热门的生成式大模型的基石,Transformer自2017年诞生以来,就成为nlp研究者必须掌握的基本模型。本系列将通过图解方式,全方面展示Transformer的细节。
ChatGPT技术解析之:GPT写代码的能力从何而来
深入浅出,图解ChatGPT算法技术和大模型训练技术。本文是系列文章的第三篇,解密ChatGPT会写代码之谜。
ChatGPT技术解析之:GPT1、GPT2与GPT3
本文是ChatGPT算法技术解析的第二篇,图解GPT的技术细节与发展史,以及Encoder VS Decoder之战的精彩细节。
ChatGPT技术解析之:训练框架InstructGPT
深入浅出,一文详细图解ChatGPT核心算法框架。持续更新ChatGPT算法,大模型训练相关技术文章。