Di Dalam Blok Transformer: Feedforward Networks dan Perakitan

Untuk benar-benar memahami bagaimana model bahasa besar modern memproses bahasa, Anda harus melihat lebih dari sekadar mekanisme attention dan mengeksplorasi bagaimana representasi token sebenarnya ditransformasikan dan dirakit. Kursus ini membedah feedforward network dan perakitan struktural dari blok Transformer. Anda akan bertransisi dari pengguna model bahasa tingkat tinggi menjadi seorang praktisi yang memahami langkah-langkah struktural presisi yang terjadi di dalam lapisan Transformer, mempersiapkan Anda untuk merancang, melakukan debug, dan mengoptimalkan arsitektur jaringan saraf. Yang akan Anda pelajari: - Memahami peran fundamental dari feedforward network dalam memproses vektor konteks; - Menganalisis bagaimana koneksi residual dan normalisasi lapisan, termasuk alternatif modern seperti RMSNorm, mencegah vanishing gradient; - Mengeksplorasi fungsi aktivasi modern seperti GeLU dan SwiGLU yang menggerakkan model bahasa mutakhir; - Menelusuri alur token dari input embedding melalui attention hingga perakitan blok akhir; - Menulis potongan kode modular yang bersih untuk membangun blok Transformer lengkap. Kita mulai dengan definisi mendasar tentang transformasi vektor, lalu maju selangkah demi selangkah melalui lapisan feedforward, teknik normalisasi, dan jalur residual, yang berpuncak pada perakitan lengkap dari blok Transformer yang berfungsi. Kursus ini dirancang untuk calon AI engineer, pengembang perangkat lunak, dan penggemar teknologi yang menginginkan pemahaman yang jelas, konseptual, dan berbasis kode tentang arsitektur deep learning. Mulailah membaca hari ini untuk membuka cara kerja bagian dalam dari kecerdasan buatan modern.