PyTorch के साथ Transformer Models

ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर में गहराई से जाएँ

ट्रांसफॉर्मर मॉडल्स ने टेक्स्ट मॉडलिंग में क्रांति ला दी है, और आज के बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) को सक्षम करके जनरेटिव AI बूम की शुरुआत की है। इस पाठ्यक्रम में, आप इस आर्किटेक्चर के प्रमुख घटकों पर नज़र डालेंगे, जिनमें positional encoding, attention mechanisms, और feed-forward sublayers शामिल हैं। आप इन घटकों को मॉड्यूलर तरीके से कोड करेंगे, ताकि आप अपना स्वयं का ट्रांसफॉर्मर चरण-दर-चरण बना सकें।

PyTorch के साथ अटेंशन मैकेनिज़्म लागू करें

अटेंशन मैकेनिज़्म एक महत्वपूर्ण विकास है, जिसने ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर को औपचारिक रूप देने में मदद की। सेल्फ-अटेंशन ट्रांसफॉर्मर्स को टोकनों के बीच संबंधों को बेहतर ढंग से पहचानने में सक्षम बनाता है, जिससे उत्पन्न पाठ की गुणवत्ता में सुधार होता है। जानें कि एक मल्टी-हेड अटेंशन मैकेनिज़्म क्लास कैसे बनाई जाए, जो आपके ट्रांसफॉर्मर मॉडलों में एक प्रमुख बिल्डिंग ब्लॉक बनेगी।

अपने स्वयं के ट्रांसफॉर्मर मॉडल बनाएं

एन्कोडर-ओनली, डिकोडर-ओनली, और एन्कोडर-डिकोडर ट्रांसफॉर्मर मॉडल बनाना सीखें। जानें कि विभिन्न भाषा कार्यों के लिए इन अलग-अलग ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर को कैसे चुनें और कोड करें, जिनमें टेक्स्ट वर्गीकरण और सेंटिमेंट विश्लेषण, टेक्स्ट जनरेशन और पूर्णता, तथा सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस अनुवाद शामिल हैं।