1.课程介绍
06:50
2.导言介绍
05:16
3.生成式人工智能与 LLM
04:24
4.LLM 用例和任务
02:57
5.在转换器之前生成文本
02:38
6.变形金刚结构
07:46
7.使用转换器生成文本
05:30
8.提示和提示工程
05:56
9.生成配置
07:58
10.生成式人工智能项目生命周期
04:56
11.使用指令对LLM进行微调1——介绍
04:44
12.指令微调
07:46
13.对单一任务进行微调
03:15
14.多任务指令微调
08:57
15.模型评估
11:00
16.基准
05:10
17.参数高效微调（PEFT
04:29
18.PEFT 技术 1：LoRA
08:08
19.PEFT 技巧 2：软提示
07:03
20.人类反馈强化学习1——引言
04:06
21.使模型符合人类价值观
03:11
22.从人类反馈中强化学习（RLHF）
08:16
23.RLHF：获取人类的反馈信息
06:36
24.RLHF：奖励模式
02:26
25.RLHF：利用强化学习进行微调
03:35
26.可选视频：近端策略优化
13:43
27.RLHF：奖励黑客行为
06:21
28.扩大人类反馈的规模
05:32
0_欢迎.zh_en
07:04
1_生成AI的工作原理.zh_en
08:11
2_LLMs作为思想伙伴.zh_en
04:47
3_AI是一种通用技术.zh_en
06:34
4_写作.zh_en
05:24
5_阅读.zh_en
07:53
6_聊天.zh_en
07:00
7_LLMs能做什么和不能做什么.zh_en
11:02
8_提示如何引导.zh_en
06:28
9_图像生成可选.zh_en
06:38
10_在软件应用中使用生成AI.zh_en
05:48
11_尝试生成AI代码（可选）.zh_en
01:45
12_生成AI项目的生命周期.zh_en
07:08
13_成本直觉.zh_en
05:50
14_检索增强生成RAG.zh_en
07:43
15_微调.zh_en
10:53
16_LLM的预训练.zh_en
02:41
17_选择模型.zh_en
06:20
18_LLMs如何遵循指令——指令调整和RLHF（可选）.zh_en
06:34
19_工具使用和代理人（可选）.zh_en
06:28
20_Web UI LLMs的日常使用.zh_en
03:01
21_工作任务分析.zh_en
08:53
22_额外的工作分析示例.zh_en
04:55
23_新工作流和新机会.zh_en
09:11
24_团队构建生成AI软件.zh_en
05:00
25_跨行业的自动化潜力.zh_en
06:07
26_对AI的担忧.zh_en
12:05
27_人工通用智能.zh_en
03:56
28_负责任的AI.zh_en
04:43
29_课程总结.zh_en
02:00
30_构建一个更智能的世界.zh_en
03:17
