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MiniMind 学习指北(六)：LoRA 02-17

LoRA&QLoRA 02-17

NF4 量化大模型 02-17

MoE 混合专家模型 02-16

Python 装饰器 02-14

Loss Function 02-14

LSTM 02-14

RoPE 02-14

RNN 02-14

模型的 generate 方法 02-13

NF4 量化大模型 02-17

LoRA&QLoRA 02-16

MiniMind 学习指北(六)：LoRA 02-13

模型的 generate 方法 02-11

MiniMind 学习指北(五)：SFT 02-10

MoE 混合专家模型 02-06

分布式训练技术 02-02

transformer库的基类 01-27

MiniMind 学习指北(四)：评估 01-25

MiniMind 学习指北(三)：预训练 01-24

Mask On Transformer 01-24

MiniMind 学习指北(二)：Tokenizer 01-23

MiniMind 学习指北(一)：Model 01-22

算法刷题记录 01-21

CDN 加速博客和图床 01-15

高级数据库系统复习 01-13

算法分析与设计复习 01-08

冬游黄山 01-01

CS336 Assignment 1: Tokenizer & Transformer 12-31

Loss Function 12-27

LSTM 12-19

CS336 Lecture 3: Architectures & Hyperparameters 12-19

CS336 Lecture 2: Computing 12-19

CS336 Lecture 1: Tokenization 12-17

CS224N Final Project-MinBert 12-11

KVCache 12-03

CS224N Lecture 12: Neural Network 12-02

CS224N Lecture 10: Post-Training 12-01

Optimizer 12-01

CS224N Assignment 4 11-30

CS224N Assignment 2 11-30

RoPE 11-28

Bilateral LSTM 11-27

CS224N Lecture 9: Pretraining 11-27

CS224N Lecture 8: Self-Attention and Transformers 11-24

CS224N Lecture 7: Attention, Final Project and LLM intro 11-23

CS224N Lecture 6: Sequence to Sequence Models 11-22

CS224N Lecture 5: Recurrent Neural Networks 11-22

CS224N Lecture 4: Dependency Parsing 11-21

CS224N Assignment 1 11-21

CS224N Assignment 3 11-20

RNN 11-19

CS224N Lecture 2: Word Vectors and Language Models 11-19

CS224N Lecture 3: Backpropagation, Neural Network 11-19

CS224N Lecture 1: Intro and Word Vectors 11-05

Python 装饰器 10-19

Python 异步编程 10-19

Python 设计模式 10-19

Python Tricks 10-19

估算模型需要的显存 08-22

Java 基础知识 08-14

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