Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Transformatör Mimarisi Hakkında Derinlemesine Bilgi
Transformatör modelleri, metin modellemede devrim yaratarak, günümüzün büyük dil modellerini (LLM'ler) mümkün kılarak üretken yapay zeka patlamasını başlattı. Bu kursta, konumsal kodlama, dikkat mekanizmaları ve ileri besleme alt katmanları dahil olmak üzere bu mimarinin temel bileşenlerini inceleyeceksiniz. Bu bileşenleri modüler bir şekilde kodlayarak kendi transformatörünüzü adım adım oluşturacaksınız.PyTorch ile Dikkat Mekanizmaları Uygulayın
Dikkat mekanizması, transformatör mimarisinin resmileştirilmesine yardımcı olan önemli bir gelişmedir. Öz-dikkat, dönüştürücülerin tokenler arasındaki ilişkileri daha iyi tanımlamasına olanak tanır ve bu da üretilen metnin kalitesini artırır. Transformatör modellerinizde önemli bir yapı taşı oluşturacak çok başlı dikkat mekanizması sınıfını nasıl oluşturacağınızı öğrenin.Kendi Transformatör Modellerinizi Oluşturun
Yalnızca kodlayıcı, yalnızca kod çözücü ve kodlayıcı-kod çözücü dönüştürücü modelleri oluşturmayı öğrenin. Metin sınıflandırma ve duygu analizi, metin üretimi ve tamamlama, diziden diziye çeviri gibi farklı dil görevleri için bu farklı dönüştürücü mimarilerini nasıl seçeceğinizi ve kodlayacağınızı öğrenin.Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Transformer Modellerinin Yapı Taşları
Yapay zekâdaki en popüler derin öğrenme mimarisinin nasıl çalıştığını keşfet! Transformer modellerini oluşturan bileşenleri, ünlü "Attention is All You Need" makalesinde anlatılan meşhur self-attention mekanizmaları da dahil olmak üzere öğren.
- PyTorch ile Transformer'lar50 XP
- Transformer'ı parçalara ayırma50 XP
- PyTorch Transformer'ları100 XP
- Gömme ve konumsal kodlama50 XP
- Girdi gömmeleri oluşturma100 XP
- Konumsal kodlamalar oluşturma100 XP
- Çok başlı öz-dikkat50 XP
- Çok başlı dikkat mekanizmasını uygulama100 XP
- MultiHeadAttentionClass'e Başlama100 XP
- MultiHeadAttention sınıfına yöntemler ekleme100 XP
2
Transformer Mimarileri Oluşturma
Transformer encoder ve decoder blokları tasarla ve bunları konumsal kodlama, çok başlı attention ve konuma göre beslemeli ağlarla birleştirerek kendi Transformer mimarilerini oluştur. Bu süreçte, transformer'ların kaputun altında nasıl çalıştığını derinlemesine anlayacak ve takdir edeceksin.
PyTorch ile Transformer Modelleri
Kurs
Tamamlandı
