Düşük seviye PyTorch kullanarak sıfırdan bir Transformer LLM inşa etmek

Modern Büyük Dil Modellerinin (LLM) karmaşıklığı, nasıl çalıştıklarını gerçekten kavramalarını zorlaştıran bir kara kutu gibi hissedilebilir.Bu kurs, GPT gibi modelleri güçlendiren temel mekanizmaları ortaya çıkarmak için yüksek seviye çerçeveleri çıkarır. Bu dersin sonunda, tüm çekirdek Transformer mimarisini sıfırdan uygulamış olacaksınız, ham metin girişinden üretilen çıktıya kadar her katmanın derin, pratik bir anlayışı elde edeceksiniz. Bu pratik, düşük seviyeli yaklaşım, gelecekteki modelleri hata ayıklama, optimizasyon ve yenileme için gerekli mimari bilgiyi elde etmenizi sağlar. Ne öğreneceksin: * Kendine dikkat mekanizmasının, çoklu baş dikkatinin ve pozisyonel kodlamanın matematiksel temellerini anlamak. * Ham verilerden verimli metin simgeleştirme ve sözlük yönetimi için Byte Pair Encoding (BPE) uygulayın. * Sadece düşük seviye PyTorch ilkelleri ve modülleri kullanarak (GPT gibi) tam Dekoder-only Transformer yığınını oluşturun. * Statik tip ipuçları kullanarak etkili cihaz yönetimi ve sağlam uygulama da dahil olmak üzere modern Python ve PyTorch kurallarını uygulayın. * Özel modelinizle çıkarım yapmak için örnekleme ve açgözlü deşifreleme dahil olmak üzere metin üretimi için teknikler uygulayın. * Temel eğitim döngülerini yapılandır ve büyük dil modellerini optimizasyon için gerekli olan önemli derecelendirme akışını anla. Kurs, dizilim modelleme ve dikkatin temel kavramlarıyla başlar, ardından Python ve PyTorch'ta Transformer'ın her bileşenini katman katman uygulamak için sistematik olarak rehberlik eder. Bu parçaları, deneysel olarak hazır, işlevsel, eğitilebilir bir LLM mimarisi oluşturmak için birleştireceksiniz. Bu ders, derin öğrenme ve yapay zeka mühendisliğine geçmek isteyen temel Python sintaksına aşina olan yeni başlayan ve orta düzey geliştiriciler için tasarlanmıştır. PyTorch veya sinir ağı mimarileri ile önceden tecrübe gerekmez. Yaratıcı yapay zeka konusunda temel bilginizi bugünden inşa etmeye başlayın.