Понимание LLM и трансформаторной архитектуры с помощью PyTorch

В современном искусственном интеллекте доминируют большие языковые модели, но базовая архитектура может показаться сложной. Начните свое путешествие с овладения основными концепциями, которые позволяют этим мощным генеративным системам. К концу курса вы получите прочные теоретические знания об архитектуре Transformer и практические навыки реализации основных компонентов с помощью PyTorch. Вы сможете читать и изменять базовый код LLM, создавая условия для продвинутой работы в NLP и генеративном ИИ. Что вы узнаете: * Изучить историю и основные концепции моделирования последовательности и механизмы внимания. * Понимание полной структуры архитектуры трансформатора, включая кодер, декодер и позиционное кодирование. * Реализация ключевых компонентов модели Transformer с нуля с использованием библиотеки PyTorch. * Практика токенизации, подготовка данных и конфигурация тренировочного цикла для задач моделирования языка. * Применять основные методы быстрого проектирования для эффективного взаимодействия с генеративными моделями. * Изучение основополагающих концепций генерации дополненных результатов поиска (ДДР) в целях повышения эффективности поиска знаний в моделях. Курс начинается с основных терминов и математических основ, а затем переходит к подробному описанию и реализации компонентов трансформатора. Мы продвигаемся через практические, текстовые кодовые упражнения, направленные на создание прототипа рабочей модели языка. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих в искусственном интеллекте и машинном обучении, которые хотят понять основные технологии, стоящие за большими языковыми моделями. Не требуется предыдущий опыт работы с PyTorch или продвинутым НЛП. Начните накапливать фундаментальный опыт в области генеративного ИИ уже сегодня.