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• 第1章 初识Transformer

  • 01-初识Transformer

    10:50
  • 02-老模型的局限

    20:21
  • 03-Transformer的应用场景

    31:03
  • 04-为什么学习Transformer

    13:27
  • 05-课程路线图

    12:38
  • 06-小结

    08:32
  第2章 Transformer的核心机制

  • 01-什么是注意力机制

    25:35
  • 02-自注意力

    16:06
  • 03-多头注意力

    22:46
  • 04-编码器

    12:36
  • 05-解码器

    12:49
  • 06-编码器+解码器全流程

    11:13
  • 07-为什么Transformer高效

    16:44
  • 08-小结

    12:02
  第3章 Tokenization与文本向量化

  • 01-什么是分词

    15:35
  • 02-分词的挑战

    06:08
  • 03-文本向量化

    20:13
  • 04-词嵌入word embedding

    15:30
  • 05-Tokenization和Transformer

    15:30
  • 06-小结

    10:10
  第4章 预训练模型（一） BERT原理与运用

  • 01-什么是BERT01

    29:38
  • 02-什么是BERT02

    14:25
  • 03-什么是BERT预训练

    26:52
  • 04-什么是BERT微调

    17:53
  • 05-什么是BERT应用

    29:30
  • 06-什么是BERT和Transformer

    15:29
  • 07-小结

    10:11
  第5章 预训练模型（二）GPT模型系列与未来展望

  • 01-什么是GPT

    29:19
  • 02-GPT的预训练

    13:12
  • 03-GPT的进化

    17:56
  • 04-GPT的应用

    28:10
  • 05-BERT和GPT的对比

    26:09
  • 06-Transformer的未来

    23:09
  • 07-课程总回顾

    07:28
  • 08-学习资源推荐

    31:53
  • 09-小结

    19:46

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