Архитектура трансформатора: Основы программирования и математики

Современный генеративный ИИ в значительной степени опирается на архитектуру Transformer, но его внутренняя работа часто кажется черным ящиком. Этот курс демистифицирует основные концепции. Сосредоточившись исключительно на коде и основных математических понятиях, вы построите полную, функциональную генеративную модель с нуля, получив глубокое, практическое понимание того, как эти мощные системы построены и обучены. Что вы узнаете: * Понять назначение и структуру замаскированного многоголового механизма внимания и позиционного кодирования. * Внедрение полного процесса, начиная с токенизации вводимых данных и создания словаря и заканчивая процессом окончательного генерирования текста. * Создание полного многослойного трансформаторного блока, интегрирующего сети прямой подачи и слои нормализации. * Применять фундаментальные методы оптимизации и функции потерь, необходимые для эффективной тренировки больших нейронных сетей. * Практику отладки и итерации на компонентах модели для обеспечения стабильных и последовательных результатов генерации текста. Курс начинается с основных понятий и математических предпосылок, а затем переходит к практической реализации каждого компонента архитектуры. Вы постепенно закодируете всю структуру модели и завершите ее фазами обучения и генерации. Этот курс предназначен для начинающих в глубоком обучении или программировании, которые хотят понять основные механики генеративных моделей. Не требуется предыдущий опыт работы со сложными архитектурами нейронных сетей, достаточно базового знакомства с программированием. Начните свое путешествие к овладению архитектурой, которая управляет современным ИИ.