Transformer Modellerinde Kelime ve Konumsal Gömülmeler (Word and Positional Embeddings)

Transformer modelleri doğal dil işlemeyi devrim niteliğinde değiştirdi, ancak ham metni ve kelime sırasını gerçekte nasıl anlamlandırıyorlar? Kelimelerin matematiksel vektörlere nasıl dönüştürüldüğünü anlamak, modern yapay zeka mimarilerinde uzmanlaşmanın en önemli ilk adımıdır. Bu metin tabanlı kurs, modellerin bir anlam ve sıra duygusu kazanması için jetonlaştırıcıların (tokenizers), kelime gömülmelerinin (word embeddings) ve konumsal kodlamaların (positional encodings) birlikte nasıl çalıştığını göstererek sizi gömülmelerin temel mekaniklerinde gezdirir. Öğrenecekleriniz: • Vektör uzaylarının ve yüksek boyutlu kelime temsillerinin temel kavramlarını anlayın. • Modern alt kelime jetonlaştırma (subword tokenization) stratejilerini kullanarak metni sayısal jetonlarla eşleştirin. • Sıra düzenini korumak için öğrenilmiş ve sinüzoidal konumsal kodlamaları yapılandırın. • En son teknoloji büyük dil modellerinde kullanılan modern Döner Konum Gömülmelerini (RoPE) keşfedin. • Dikkat (attention) mekanizmalarının birleştirilmiş jeton ve konum vektörlerini nasıl işlediğini analiz edin. • Gömülme katmanlarının temel PyTorch tarzı kod uygulamalarını okuyun ve takip edin. Temel terminoloji ve vektör matematiği ile başlayacak, ardından açık metin açıklamaları ve adım adım kod incelemeleri aracılığıyla statik gömülmeleri, dinamik konumsal yöntemleri ve modern dönel teknikleri keşfedeceksiniz. Bu kurs, başlangıç düzeyindeki yapay zeka meraklıları, yazılım geliştiricileri ve temel düzeyde Python bilgisine sahip, ileri düzey matematik geçmişi gerektirmeyen veri bilimi öğrencileri için tasarlanmıştır. Modern dil modellerinin sayısal temelini gizemden arındırmak için bugün okumaya başlayın.