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PyTorch

강의

PyTorch로 배우는 Transformer 모델

고급기술 수준
업데이트됨 2025. 1.
LLM의 원리를 파악하고, transformers가 텍스트 모델링을 혁신해 생성형 AI 붐을 촉발한 과정을 알아보세요.
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PyTorchArtificial Intelligence2시간7 동영상23 연습 문제1,900 XP7,113성취 증명서

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강의 설명

LLM을 한층 깊게 이해하고, Transformer 아키텍처가 어떻게 딥러닝을 혁신하며 생성형 AI 붐을 이끌었는지 알아보세요! 이 강의에서는 기초부터 직접 Transformer 아키텍처를 구성 요소별로 만들어 봅니다. 토큰의 위치 정보를 인코딩하는 법, 어텐션 메커니즘 계산을 수행하는 법, 그리고 모듈형 Transformer 구성 요소를 구축하여 모델의 내부 동작을 더 세밀하게 제어하는 방법을 배우게 됩니다. 지금 바로 시작해서 LLM 실력자를 목표로 해 보세요!

선수 조건

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."
챕터 시작
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.
챕터 시작
PyTorch로 배우는 Transformer 모델
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