Architettura del trasformatore: fondamenti di codice e matematica

L'intelligenza artificiale generativa moderna si basa fortemente sull'architettura Transformer, ma il suo funzionamento interno spesso sembra una scatola nera.Questo corso demistifica i concetti fondamentali. Concentrandosi esclusivamente sul codice e sulla matematica essenziale, costruirai un modello generativo completo e funzionale da zero, acquisendo una comprensione profonda e pratica di come questi potenti sistemi sono costruiti e addestrati. Cosa imparerai: * Comprendere lo scopo e la struttura del meccanismo di attenzione multi-testa mascherato e la codifica posizionale. * Implementare la pipeline completa, dalla tokenizzazione dell'input e dalla creazione del vocabolario al processo di generazione del testo finale. * Costruire il blocco completo del trasformatore multistrato, integrando reti di alimentazione e livelli di normalizzazione. * Applicare le tecniche di ottimizzazione fondamentali e le funzioni di perdita necessarie per addestrare efficacemente le grandi reti neurali. * Praticare il debug e l'iterazione sui componenti del modello per garantire risultati di generazione di testo stabili e coerenti. Il corso inizia con i concetti fondamentali e i prerequisiti matematici prima di passare all'implementazione pratica di ciascun componente architettonico, codificando progressivamente l'intera struttura del modello e concludendo con le fasi di allenamento e generazione. Questo corso è progettato per i principianti in deep learning o programmazione che vogliono comprendere la meccanica fondamentale dei modelli generativi.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con architetture di reti neurali complesse, solo familiarità di programmazione di base. Inizia il tuo percorso verso la padronanza dell'architettura che alimenta l'IA moderna.