Going further with large language models

内容

• Introduction Introduction

  • The impact and functionality of large language models

    31 秒
• 1. Transformers in NLP 1. Transformers in NLP

  • What are large language models?

    2 分钟 48 秒
  • (已锁定)
    How are large language models trained? Pre-training

    4 分钟 24 秒
  • (已锁定)
    Making large language models follow instructions

    4 分钟 20 秒
• 2. Large Language Model Components 2. Large Language Model Components

  • Transformer architecture

    2 分钟 32 秒
  • (已锁定)
    What are parameters

    2 分钟 59 秒
  • (已锁定)
    What are tokens?

    1 分钟 8 秒
  • (已锁定)
    What are context lengths?

    3 分钟 39 秒
• 3. Large Language Models 3. Large Language Models

  • (已锁定)
    BERT

    3 分钟 16 秒
  • (已锁定)
    Scaling laws

    3 分钟 30 秒
  • (已锁定)
    GPT-3

    7 分钟 41 秒
  • (已锁定)
    Chinchilla

    7 分钟 54 秒
  • (已锁定)
    PaLM and PaLM 2

    3 分钟 59 秒
  • (已锁定)
    ChatGPT and GPT-4

    5 分钟 47 秒
  • (已锁定)
    Open LLMs

    5 分钟 40 秒
  • (已锁定)
    Comparing LLMs

    3 分钟 35 秒
  • (已锁定)
    GitHub Models: Comparing LLMs

    2 分钟 52 秒
  • (已锁定)
    Accessing large language models using an API

    6 分钟 25 秒
  • (已锁定)
    LLM trends

    4 分钟 6 秒
• Conclusion Conclusion

  • (已锁定)
    Going further with large language models

    28 秒