Внутри Transformer-блока: полносвязные сети (Feedforward Networks) и сборка

Чтобы по-настоящему понять, как современные большие языковые модели обрабатывают язык, необходимо заглянуть за пределы механизмов внимания (attention mechanisms) и изучить, как на самом деле преобразуются и собираются векторные представления токенов. Этот курс демистифицирует полносвязную сеть (feedforward network) и структурную сборку Transformer-блока. Вы перейдете от пользователя языковых моделей верхнего уровня к специалисту-практику, понимающему точные структурные шаги, происходящие внутри слоя Transformer, что подготовит вас к проектированию, отладке и оптимизации архитектур нейронных сетей. Чему вы научитесь: Понимать фундаментальную роль полносвязной сети в обработке векторов контекста; Анализировать, как остаточные связи (residual connections) и нормализация слоев (layer normalization), включая современные альтернативы, такие как RMSNorm, предотвращают проблему затухающих градиентов; Изучать современные функции активации, такие как GeLU и SwiGLU, на которых работают SOTA языковые модели; Отслеживать путь токенов от входных эмбеддингов через внимание к финальной сборке блока; Писать чистый модульный код для создания полного Transformer-блока. Мы начнем с базовых определений векторных преобразований, затем шаг за шагом пройдем через полносвязный слой, методы нормализации и остаточные связи, что завершится полной сборкой работающего Transformer-блока. Этот курс предназначен для начинающих AI-инженеров, разработчиков программного обеспечения и всех, кто увлекается технологиями и хочет получить четкое концептуальное и практическое понимание архитектур глубокого обучения. Начните читать сегодня, чтобы открыть для себя внутренние механизмы современного искусственного интеллекта.