Создание трансформатора LLM с нуля с использованием низкоуровневого PyTorch

Сложность современных моделей больших языков (МЛЯ) может казаться черным ящиком, что затрудняет понимание их функционирования. Данный курс разоблачает основные механизмы, которые используются в моделях, таких как GPT. К концу этого курса вы сможете реализовать всю основную архитектуру Transformer с нуля, получив глубокое практическое понимание каждого слоя, от ввода необработанного текста до генерации выхода. Этот практический подход низкого уровня обеспечивает получение архитектуры знаний, необходимых для отладки, оптимизации и инноваций будущих моделей. Что вы узнаете: * Понять математические основы механизма самовнимания, многоголового внимания и позиционного кодирования. * Реализация кодирования по парам байт (BPE) для эффективной токенизации текста и управления словарным запасом из необработанных данных. * Создание полного стека трансформаторов только для декодера (как GPT), используя только низкоуровневые примитивы и модули PyTorch. * Практика современных соглашений Python и PyTorch, включая эффективное управление устройствами и надежную реализацию с использованием статического типа подсказки. * Применение методов генерации текста, включая выборку и жадное декодирование, для выполнения вывода с вашей пользовательской моделью. * Настроить базовые тренировочные циклы и понять критический градиентный поток, необходимый для оптимизации больших языковых моделей. Курс начинается с основных понятий моделирования последовательности и внимания, а затем систематически ведет вас через реализацию каждого компонента Transformer слой за слоем в Python и PyTorch. Вы соедините эти части, чтобы сформировать функциональную, обучаемую архитектуру LLM, готовую к экспериментам. Этот курс предназначен для начинающих и продвинутых разработчиков, знакомых с основным синтаксисом Python, которые хотят перейти к глубокому обучению и инженерии ИИ. Не требуется предыдущий опыт работы с PyTorch или архитектурами нейронных сетей. Начните накапливать фундаментальные знания в области генеративного искусственного интеллекта уже сегодня.