Architektura transformatora: kod i podstawy matematyki

Nowoczesna generatywna sztuczna inteligencja opiera się w dużej mierze na architekturze Transformera, ale jej wewnętrzne działanie często wydaje się czarną skrzynką.Ten kurs demistyfikuje podstawowe pojęcia. Koncentrując się wyłącznie na kodzie i podstawowej matematyce, zbudujesz kompletny, funkcjonalny model generatywny od podstaw, zdobywając głębokie, praktyczne zrozumienie sposobu konstruowania i trenowania tych potężnych systemów. Czego się nauczysz: * Zrozumieć cel i strukturę maskowanego mechanizmu uwagi wielogłowicowej i kodowania pozycjonalnego. * Wdrożenie pełnego rurociągu, od tokenizacji wejścia i tworzenia słownictwa do ostatecznego procesu generowania tekstu. * Zbuduj kompletny wielowarstwowy blok transformatora, integrując sieci przesyłowe i warstwy normalizacyjne. * Zastosuj podstawowe techniki optymalizacji i funkcje strat wymagane do skutecznego szkolenia dużych sieci neuronowych. * Ćwicz debugowanie i iterację na komponentach modelu, aby zapewnić stabilne i spójne wyniki generowania tekstu. Kurs rozpoczyna się od podstawowych pojęć i warunków matematycznych, zanim przejdzie do praktycznej implementacji każdego komponentu architektonicznego.Będziesz stopniowo kodować całą strukturę modelu i zakończyć fazami szkolenia i generowania. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w głębokim uczeniu się lub programowaniu, którzy chcą zrozumieć podstawową mechanikę modeli generatywnych.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie ze złożonymi architekturami sieci neuronowych, tylko podstawowa znajomość programowania. Rozpocznij swoją podróż w kierunku opanowania architektury, która napędza nowoczesną sztuczną inteligencję.