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自学大模型LLM，看这本书就够了！帮你快速入门大模型！（含PDF）

1.1 Transformer 的生态系统1.2 使用Transformer 优化NLP模型1.3 我们应该使用哪些资源1.4 本章小结1.5 练习题。

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Llama 3.1 70B AQLM-PV版发布！大模型压缩后可在24GB显存GPU上本地运行！！

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大模型入门到精通：Transformer网络架构剖析之编码器（Encoder）和解码（Decoder），看这一篇就够了！

几乎所有主流的大模型都是基于 Transformer 网络架构构建的，Transformer 的重要性不言而喻。大模型可以类比人类的大脑，那么 Transformer 就可以类比人类大脑中的神经网络结构。编码器负责提取信

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大模型入门到精通：RNN vs. Transformer （一）RNN原理、核心公式、算法流程、优缺点、适用场景，看这一篇就够了！

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2024最新最全大模型学习规划成长路线（非常详细）零基础入门到精通，看这一篇就够！

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大模型入门到精通：RNN vs. Transformer （二）Transformer原理、核心公式、算法流程、优缺点、适用场景，看这一篇就够了！

Transformer 是一种专为序列建模和并行计算设计的神经网络，它抛弃了RNN的递归结构，完全依赖于自注意力机制（Self-At

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大模型入门到精通：RNN vs. Transformer （三）在时间序列预测中的适用性和性能比较（含代码实现）看这一篇就够了！

Transformer模型在时间序列预测任务中的表现优于RNN，尤其在捕捉长距离依赖方面。RNN模型训练速度更快，适合短序列

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