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コース

PyTorchで学ぶTransformerモデル

上級スキルレベル

更新日 2025/01

LLMの仕組みを解説。transformerがテキストモデリングを革新し、生成AIブームを牽引した理由を学びます。

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コース説明

前提条件

Deep Learning for Text with PyTorch

1

The Building Blocks of Transformer Models

Discover what makes the hottest deep learning architecture in AI tick! Learn about the components that make up Transformer models, including the famous self-attention mechanisms described in the renowned paper "Attention is All You Need."

Transformers with PyTorch

Breaking down the Transformer

PyTorch Transformers

Embedding and positional encoding

Creating input embeddings

Creating positional encodings

Multi-head self-attention

Implementing multi-head attention

Starting the MultiHeadAttentionClass

Adding methods to the MultiHeadAttention class

チャプター開始

2

Building Transformer Architectures

Design transformer encoder and decoder blocks, and combine them with positional encoding, multi-headed attention, and position-wise feed-forward networks to build your very own Transformer architectures. Along the way, you'll develop a deep understanding and appreciation for how transformers work under the hood.

Encoder transformers

Feed-forward sublayers

The encoder transformer layer

The encoder transformer body

Adding the transformer head

Decoder transformers

Designing a mask for self-attention

The decoder layer

Completing the decoder transformer

Encoder-decoder transformers

Adding cross-attention to the decoder layer

Constructing the encoder-decoder transformer

Congratulations!

チャプター開始

PyTorchで学ぶTransformerモデル

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