stanford-cs336¶
- 大模型从0到1｜第一讲：概述和tokenization
- 大模型从0到1｜第七讲：详解大模型并行化策略
- 大模型从0到1｜第三讲：详解现代LLM基础架构
- 大模型从0到1｜第九讲：扩展定律基础
- 大模型从0到1｜第二讲：pytorch手把手搭建LLM
- 大模型从0到1｜第五讲：详解
- GPU
- 架构与性能优化
- 大模型从0到1｜第八讲：手撕大模型并行训练
- 大模型从0到1｜第六讲：手写高性能算子
- 大模型从0到1｜第十一讲：如何用好Scaling
- Law
- 大模型从0到1｜第十七课：手把手讲解GRPO
- 大模型从0到1｜第十三课：训练数据策略
- 大模型从0到1｜第十二课：模型评估详解
- 大模型从0到1｜第十五课：详解SFT、RLHF
- 大模型从0到1｜第十六课：详解大模型RL算法
- 大模型从0到1｜第十四课：实战数据过滤和去重
- 大模型从0到1｜第十讲：详解模型推理
- 大模型从0到1｜第四讲：详解MoE架构