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10 篇文章

AI 与 LLM 学习路线

  1. 01从一个预测任务看 AI、机器学习与深度学习
  2. 02用 NumPy 的形状读懂一个线性分类器
  3. 03从线性层到反向传播:梯度究竟从哪里来
  4. 04PyTorch 训练循环里每一步在做什么
  5. 05从 RNN 到 Attention:固定长度上下文为何不够
  6. 06从矩阵形状理解 Self-Attention
  7. 07把 Transformer 拆成可检查的几层
  8. 08Tokenizer 和 Embedding 各自解决什么问题
  9. 09大语言模型怎样一个 Token 一个 Token 生成文本
  10. 10从检索链路理解 RAG,而不是只看向量数据库
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记录算法、开发和一些日常想法。

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