Transformer Models-এ Word এবং Positional Embeddings

Transformer models প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে বিপ্লব এনেছে, কিন্তু এগুলো কীভাবে প্রকৃতপক্ষে র টেক্সট এবং শব্দের ক্রম বুঝতে পারে? কীভাবে শব্দগুলোকে গাণিতিক ভেক্টরে রূপান্তরিত করা হয় তা বোঝা আধুনিক AI আর্কিটেকচার আয়ত্ত করার প্রথম এবং গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এই টেক্সট-ভিত্তিক কোর্সটি আপনাকে embeddings-এর মৌলিক মেকানিক্সের মধ্য দিয়ে নিয়ে যাবে, এবং দেখাবে কীভাবে tokenizers, word embeddings, এবং positional encodings একত্রে কাজ করে মডেলগুলোকে অর্থ ও ক্রমানুসারের ধারণা দেয়। যা শিখবেন: • Vector spaces এবং high-dimensional word representations-এর মূল ধারণাগুলো বুঝুন। • আধুনিক subword tokenization কৌশল ব্যবহার করে টেক্সটকে সাংখ্যিক tokens-এ ম্যাপিং করুন। • সিকোয়েন্সের ক্রম বজায় রাখতে learned এবং sinusoidal positional encodings কনফিগার করুন। • স্টেট-অফ-দ্য-আর্ট বৃহৎ ভাষা মডেলগুলোতে ব্যবহৃত আধুনিক Rotary Position Embeddings (RoPE) এক্সপ্লোর করুন। • Attention mechanisms কীভাবে সম্মিলিত token এবং position vectors প্রসেস করে তা বিশ্লেষণ করুন। • Embedding layers-এর মৌলিক PyTorch-স্টাইলের কোড ইমপ্লিমেন্টেশন পড়ুন এবং অনুধাবন করুন। আপনি পরিষ্কার টেক্সট ব্যাখ্যা এবং ধাপে ধাপে কোড ওয়াকথ্রু-এর মাধ্যমে স্ট্যাটিক embeddings, ডায়নামিক positional পদ্ধতি এবং আধুনিক ঘূর্ণন কৌশলগুলো এক্সপ্লোর করার আগে মৌলিক পরিভাষা এবং ভেক্টর গণিত দিয়ে শুরু করবেন। এই কোর্সটি AI উৎসুক নতুনদের জন্য, সফটওয়্যার ডেভেলপারদের জন্য এবং ডেটা সাইন্সের শিক্ষার্থীদের জন্য তৈরি করা হয়েছে যাদের Python সম্পর্কে মৌলিক ধারণা রয়েছে, এবং এর জন্য কোনো উন্নত গণিতের পটভূমির প্রয়োজন নেই। আধুনিক ভাষা মডেলগুলোর সাংখ্যিক ভিত্তি বুঝতে আজই পড়া শুরু করুন।