Dekonstrukcja transformatora: LLM od osadzania do uwagi

Czy korzystasz z dużych modeli językowych (LLM), ale czujesz się ograniczony, rozumiejąc tylko ich wejścia i wyjścia?Aby naprawdę wykorzystać moc generatywnej sztucznej inteligencji, programiści muszą zrozumieć podstawowe mechanizmy, które napędzają te potężne narzędzia. Ten kurs zapewnia praktyczny, oparty na koncepcji podział architektury Transformer, silnika wszystkich nowoczesnych LLM.Pod koniec przejdziesz od konsumenta LLM do programisty, który rozumie ich wewnętrzne działanie, umożliwiając inteligentniejsze tworzenie aplikacji i rozwiązywanie problemów. Czego się nauczysz: * Zrozum matematyczne podstawy osadzania słów i procesów tokenizacji. * Opanuj koncepcję mechanizmu uwagi i jak przetwarza sekwencyjne zależności w danych. * Zastosuj wiedzę o stosach Encoder i Decoder w pełnej architekturze Transformer. * Dowiedz się, jak kodowanie pozycjonalne umożliwia modelom skuteczne przetwarzanie informacji sekwencyjnych. * Ćwicz skuteczne techniki Prompt Engineering do niezawodnego kontrolowania wyjścia i zachowania modelu. * Skonfiguruj podstawowe wzorce Retrieval-Augmented Generation (RAG) do uziemienia LLM w zewnętrznych źródłach danych. Zaczynamy od zdefiniowania podstawowej terminologii i zbadania, w jaki sposób język naturalny jest przekształcany w użyteczne wektory.Następnie systematycznie rozpakowujemy podstawowe komponenty transformatora, a kulminacją są praktyczne strategie interakcji i wdrażania nowoczesnych LLM. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, inżynierów i entuzjastów technicznych, którzy są nowicjuszami w wewnętrznej mechanice generatywnej AI.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w głębokim uczeniu się; zaczynamy od podstawowych pojęć. Zacznij budować solidne podstawy techniczne do pracy z dużymi modelami językowymi już dziś.