本课程专为AI爱好者和专业人士设计，涵盖从基础到高级的AI大模型知识，包括金融、电商、物流、大健康、新零售和新媒体等多个行业的实战项目。通过StableDiffusion、文心一言、百度千帆和讯飞星火等先进技术的深入讲解，学员将掌握Prompt-Tuning、BERT、P-Tuning等关键技术，提升在AI领域的实战能力和创新思维。
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黑马博学谷AI大模型训练营：实战项目与前沿技术全解析43.64 GB(mp4视频35节；png、jpg、gif图片153张；pdf、txt文档92个；zip压缩包8个；)
1-9大模型提示词工程应用.mp4944.25MB1-8大模型Prompt-Tuning方法进阶.mp4814.26MB1-7主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门.mp4663.93MB1-6主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门2.mp4593.42MB1-6主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门.mp4276.36MB1-5大模型主要类别架构.mp4410.13MB1-4大模型基础知识.mp4429.47MB1-35综合项目与项目路演+【拓展】AI论文导读与论文撰写.mp4356.81MB1-34讯飞星火大模型+星火微调平台应用.mp4249.28MB1-33讯飞星火大模型+星火微调平台应用.mp4370.1MB1-32文心一言&百度千帆大模型平台.mp4278.41MB1-31文心一言&百度千帆大模型平台.mp4206.23MB1-30StableDiffusion多模态大模型应用实战.mp4375.83MB1-3大模型前置知识.mp4264.63MB1-29StableDiffusion多模态大模型应用实战.mp4579.4MB1-28StableDiffusion多模态大模型应用实战.mp4240.2MB1-27StableDiffusion多模态大模型应用实战.mp4352.22MB1-26StableDiffusion多模态大模型应用实战.mp4374.41MB1-25【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4950.89MB1-24【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4934.08MB1-23【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】.mp4629.74MB1-22【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】.mp41.33GB1-21【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】.mp4836.85MB1-2大模型前置知识.mp4534.85MB1-1920【项目4】大健康行业智能问诊系统.mp4395.83MB1-18【项目4】大健康行业智能问诊系统(2024.03.10).mp4909.01MB1-17【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统(2024.03.07).mp4783.72MB1-16【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统2024.03.05.mp4794.24MB1-15【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统.mp4468.04MB1-14【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统.mp41.48GB1-13【项目2】电商领域虚拟试衣系统.mp4528.64MB1-12【项目2】电商领域虚拟试衣系统.mp4397.96MB1-11【项目1】金融行业动态风向评估.mp4662.98MB1-10【项目1】金融行业动态风向评估.mp41.43GB1-1开班仪式+Python前置课程串讲.mp4284.13MB直播资料
4月9日-星火大模型
星火大模型（博学谷）.pdf12.1MB
translate_in_many_style.zip79.31MB4月7日-文心一言和千帆大模型
清洗emoji数据的demo数据集.zip219.67KBsample-text-dialog-unsort-jsonl.zip154.3KB03-千帆大模型的使用.zip12.77MB02-千帆大模型简介.pdf14.33MB01-文心一言的使用.zip22MB4月2号图像生成
aigc_demo_origin.zip6.38MB05-腾讯云AI绘画.pdf13.53MBweights
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课件
基于GPT2搭建医疗问诊机器人.pdf2.24MB代码
Gpt2_Chatbot
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课件
02-基于LangChain+ChatGLM-6B实现物流行业信息咨询.pdf2.2MB01-LangChain基础知识入门.pdf2.88MB代码
物流信息.txt549Bytetest.py33Bytenew_demo.py3.06KBmodel.py1.56KBmain.py1.49KBget_vector.py1.38KBm3e-base
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config.json190Bytefaiss
logistics
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一定要下载的模型
m3e-base
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config.json190Byte课件
02-基于LangChain+ChatGLM-6B实现物流行业信息咨询.pdf2.2MB01-LangChain基础知识入门.pdf2.88MB代码
project2
Prompts_module
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衣服属性.txt819Bytepku.txt4.2KBdemo_vector.py830Bytedemo_text_split.py665Bytedemo_retriver.py970Bytedemo_dataloader.py506ByteChains_module
demo_use_simpleChain.py1.15KBdemo_use_LLMChain.py618ByteAgents_module
demo_agent.py893Byte3月30号图像生成
04-StableDiffusion实践.pdf6.26MB03-stableDiffusion详解.pdf4.94MB3月28日图像生成
03-stableDiffusion详解.pdf4.94MB3月26日AIGC
02-图像生成方法.pdf4.61MB01-AIGC背景.pdf6.14MB3月21日
趋动云使用《补充》.pdf24.18MB课件
新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.pdf2.19MB代码
ptune_chatglm
train.py6.97KBinference.py2.69KBglm_config.py1.14KB__init__.py22Byteutils
common_utils.py966Byte__init__.py0Bytedata_handle
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mixed_train_dataset.jsonl496.76KBmixed_dev_dataset.jsonl64.94KBdataset.jsonl4.44KB3月19日
课件
新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.pdf2.19MB代码
ptune_chatglm
train.py6.97KBinference.py2.69KBglm_config.py1.14KB__init__.py22Byteutils
common_utils.py966Byte__init__.py0Bytedata_handle
data_preprocess.py6.15KBdata_loader.py1.54KB__init__.py0Bytedata
mixed_train_dataset.jsonl496.76KBmixed_dev_dataset.jsonl64.94KBdataset.jsonl4.44KB3月17日
课件
07-基于BERT+P-Tuning方式文本分类模型搭建.pdf1.44MB06-基于BERT+P-Tuning方式数据预处理介绍.pdf1.41MB05-基于BERT+P-Tuning方式文本分类介绍.pdf1.68MB代码
P-Tuning
train.py7.71KBptune_config.py1.12KBinference.py3.23KB__init__.py0Byteutils
verbalizer.py7.61KBmetirc_utils.py4.61KBcommon_utils.py4KB__init__.py0Bytedata_handle
data_preprocess.py6.32KBdata_loader.py1.63KB__init__.py0Bytedata
verbalizer.txt139Bytetrain.txt9.56KBdev.txt70.24KBcheckpoints
model_old_best
vocab.txt106.97KBtokenizer_config.json338Bytetokenizer.json428.83KBspecial_tokens_map.json125Bytepytorch_model.bin390.27MBmodel.safetensors390.23MBgeneration_config.json90Byteconfig.json867Byte3月14日
03-基于BERT+PET方式数据预处理介绍.pdf1.41MB代码
PET.zip71.52KB3月12日
预训练模型
bert-base-chinese
tokenizer.json262.64KBconfig.json624Byte课前下载
bert-base-chinese
vocab.txt106.97KBtokenizer_config.json29Bytetokenizer.json262.64KBtf_model.h5456.15MBREADME.md21Bytepytorch_model.bin392.51MBflax_model.msgpack390.21MBconfig.json624Byte课件
04-基于BERT+PET方式模型搭建.pdf1.4MB03-基于BERT+PET方式数据预处理介绍.pdf1.41MB02-基于BERT+PET方式文本分类介绍.pdf1.68MB01-新零售行业评价决策系统介绍.pdf1.58MB代码
PET.zip71.52KB3月10日
课件
基于GPT2搭建医疗问诊机器人.pdf2.24MB代码
Gpt2_Chatbot
train.py11.43KBreadme1.85KBparameter_config.py2.6KBinteract.py5.46KBfunctions_tools.py3.33KBflask_predict.py2.65KBapp.py487Byte__init__.py72Bytevocab
vocab2.txt127.61KBvocab.txt74.33KBtemplates
index1.html1.89KBindex.html694Bytesave_model1
min_ppl_model_bj
model.safetensors366.49MBgeneration_config.json119Byteconfig.json977Bytesave_model
epoch97
pytorch_model.bin378.54MBconfig.json838Byteother_data
闲聊语料.txt64.96MB闲聊语料.pkl68.8MBgpt2
vocab.json1017.87KBtokenizer.json1.29MBREADME.md8.07KBmerges.txt494.45KBgeneration_config.json130Bytedata_preprocess
preprocess.py3.88KBdataset.py2.13KBdataloader.py4.44KB__init__.py70Bytedata
medical_valid.txt130.84KBmedical_valid.pkl134.34KBmedical_train.txt9.51MBmedical_train.pkl9.77MBconfig
config.json875Byte2月3日
课件
02-大模型prompt-Tuning方法入门.pdf3.04MB01-LLM主流开源大模型介绍.pdf3.05MB2月29日-虚拟试衣
01-讲义
06-资源清理.pdf1.51MB05-虚拟试衣实践.pdf5.23MB04-PAI_DSW的环境搭建.pdf2.26MB2月27日-虚拟试衣
人工智能平台PAI使用指南.pdf7.96MBPAI平台开通指南.pdf3.78MB01-讲义
04-PAI_DSW的环境搭建.pdf1.95MB03-阿里云注册及开通PAI.pdf2.01MB02-阿里PAI平台.pdf2.81MB01-虚拟试衣背景.pdf1.84MB2月25日
课件
05-LLM实现金融文本匹配.pdf1.26MB04-LLM实现金融文本信息抽取.pdf1.27MB03-LLM实现金融文本文本分类.pdf1.39MB02-金融行业动态方向评估项目介绍.pdf776.08KB代码
test.py2.43KBfinance_text_matching.py3.23KBfinance_ie.py5.07KBfinance_classify.py4.49KB2月22日
02-金融行业动态方向评估项目.pdf2.07MB01-大模型提示工程指南.pdf3.38MBChatGLM-6B
web_demo2.py2.14KBweb_demo_vision.py4.52KBweb_demo_old.py1.96KBweb_demo.py3.83KButils.py1.98KBUPDATE.md6.25KBrequirements.txt96ByteREADME_en.md20.17KBREADME.md22.55KBPROJECT.md4.5KBMODEL_LICENSE4.17KBLICENSE11.07KBFAQ.md940Bytecli_demo_vision.py1.94KBcli_demo.py1.87KBapi.py1.82KBTHUDM
chatglm-6b-int4
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