Xây dựng một Transformer LLM từ đầu bằng PyTorch cấp thấp

Tính phức tạp của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện đại có thể cảm thấy như một chiếc hộp đen, khiến nó khó để thực sự nắm bắt cách chúng hoạt động. Cuối khóa học này, bạn sẽ thực hiện toàn bộ kiến trúc cốt lõi của Transformer từ đầu, nắm vững sâu sắc, thực tế của mỗi lớp, từ nhập văn bản thô đến xuất ra. Cách tiếp cận thực tế, cấp thấp này đảm bảo bạn có được kiến thức kiến trúcs cần thiết để gỡ lỗi, tối ưu hóa, và cải tiến các mô hình tương lai. Bạn sẽ học được: * Hiểu được nền tảng toán học của cơ chế tự chú ý, chú ý đa đầu, và mã hóa vị trí. * Thực hiện Byte Pair Encoding (BPE) cho token hóa văn bản hiệu quả và quản lý từ vựng từ dữ liệu thô. * Tạo ra một stack Transformer chỉ có Decoder (như GPT) chỉ sử dụng các nguyên tố và mô-đun PyTorch cấp thấp. * Thực hành các quy ước Python và PyTorch hiện đại, bao gồm quản lý thiết bị hiệu quả và thực hiện mạnh mẽ bằng cách sử dụng gợi ý kiểu tĩnh. * Apply techniques for text generation, including sampling and greedy decoding, to perform inference with your custom model. * Cấu hình các vòng lặp huấn luyện cơ bản và hiểu dòng gradient quan trọng cần thiết để tối ưu hóa các mô hình ngôn ngữ lớn. Chương trình bắt đầu với những khái niệm cơ bản về mô hình trình tự và sự chú ý, sau đó hướng dẫn bạn một cách có hệ thống qua việc triển khai từng thành phần của Transformer từng lớp một trong Python và PyTorch. Bạn sẽ kết nối những phần này để tạo ra một kiến trúc LLM có chức năng, có thể huấn luyện, sẵn sàng cho thí nghiệm. Chương trình này được thiết kế cho những người mới bắt đầu và những người có trình độ trung bình quen thuộc với cú pháp Python cơ bản, muốn chuyển sang học sâu và kỹ thuật AI. Không cần kinh nghiệm trước đó với PyTorch hay kiến trúc mạng nơron. Bắt đầu xây dựng kiến thức nền tảng của bạn trong AI sinh học hôm nay.