Основы трансформаторных и БЕРТ-моделей

Используйте все возможности современной обработки естественного языка, освоив основные модели, которые используются в самых современных приложениях с искусственным интеллектом. Многие передовые системы, от инструментов перевода до крупных языковых моделей, опираются на эти сложные архитектуры. К концу курса вы будете обладать прочным пониманием моделей Transformer и BERT, что позволит вам демистифицировать сложные системы НЛП и подготовится к дальнейшему изучению ИИ. Вы получите концептуальную ясность, необходимую для обсуждения, оценки и интерпретации этих мощных моделей. Что вы узнаете: * Понять механизм внимания и его значение в обработке последовательностей * Узнайте архитектуру кодер-декодер, центральную для моделей трансформаторов * Понять предварительную подготовку и тонкую настройку парадигм за BERT * Исследуйте методы токенизации, необходимые для ввода языковой модели * Применить свои знания, чтобы объяснить, как эти модели служат основой для больших языковых моделей (LLMs) * Практика интерпретации компонентов и потока данных в системах на основе трансформаторов Курс начинается с основных терминов и эволюции последовательного моделирования, постепенно достигая подробной механики архитектуры Transformer и модели BERT. Каждое понятие объясняется четкими, письменными примерами, чтобы укрепить ваше понимание. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, не имеющих предыдущего опыта в области обработки естественного языка или продвинутого машинного обучения. Все концепции вводятся с нуля. Начните свое путешествие, чтобы понять будущее обработки языка с использованием искусственного интеллекта.