AI 资料整理
2024-10-24
| 2024-10-24
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数学

LLM 本质一个巨大的概率模型
线性代数
理解向量和矩阵运算,这是神经网络的基础。包括矩阵乘法、矩阵变换等。
概率与统计
用于理解模型的概率输出(如 softmax 函数)和损失函数。
微积分
理解梯度下降优化算法,包括梯度的计算和反向传播。
 

编程

Python
主流的用于机器学习和人工智能的编程语言是 Python
PyTorch

论文

它是大模型实现的最重要的理论部分。
RAG (检索增强生成) 源于2020年的这篇论文

开源库

人脸映射(视频)
gpt2
karpathy 训练GPT-2

视频

算法
PyTorch
线性代数
机器学习
深度学习
线性代数
微积分
后记:学海无涯
后记:学海无涯
 
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