Деконструирование трансформатора: от встраивания к вниманию

Используете ли вы большие языковые модели (LLM), но ограничены пониманием только их входов и выходов? Чтобы по-настоящему использовать возможности генеративного ИИ, разработчики должны понимать основные механизмы, которые управляют этими мощными инструментами. Этот курс предоставляет практическое, концептуальное разрушение архитектуры Transformer, двигателя всех современных LLM. К концу, вы перейдете от потребителя LLM к разработчику, который понимает их внутреннюю работу, что позволяет более разумно разрабатывать приложения и устранять неполадки. Что вы узнаете: * Понять математические основы вложений слов и процессов токенизации. * Освоить концепцию механизма Attention и как он обрабатывает последовательные зависимости в данных. * Применять знания стеков кодеров и декодеров в полной архитектуре трансформатора. * Узнайте, как позиционное кодирование позволяет моделям эффективно обрабатывать последовательную информацию. * Практика эффективных методов оперативного проектирования для надежного контроля выхода и поведения модели. * Настройка основных шаблонов поиска-дополненного поколения (RAG) для заземления LLM во внешних источниках данных. Мы начинаем с определения основной терминологии и исследования того, как естественный язык преобразуется в пригодные векторы. Затем мы систематически раскрываем ключевые компоненты трансформатора, кульминацией чего являются практические стратегии взаимодействия и развертывания современных LLM. Этот курс предназначен для разработчиков, инженеров и технических энтузиастов, которые только начинают знакомиться с внутренней механикой генеративного ИИ. Предварительный опыт глубокого обучения не требуется; мы начинаем с фундаментальных концепций. Начните создавать надежную техническую базу для работы с большими языковыми моделями уже сегодня.