Construyendo un LLM de transformador desde cero usando PyTorch de bajo nivel

La complejidad de los modelos de lenguaje grande modernos (LLM) puede sentirse como una caja negra, lo que dificulta comprender realmente cómo funcionan.Este curso elimina los marcos de alto nivel para revelar los mecanismos fundamentales que impulsan modelos como GPT. Al final de este curso, habrá implementado toda la arquitectura principal de Transformer desde cero, obteniendo una comprensión profunda y práctica de cada capa, desde la entrada de texto sin procesar hasta la salida generada.Este enfoque práctico de bajo nivel garantiza que obtenga el conocimiento arquitectónico necesario para depurar, optimizar e innovar modelos futuros. Lo que aprenderás: * Comprender los fundamentos matemáticos del mecanismo de auto-atención, atención multi-cabeza, y codificación posicional. * Implementar Byte Pair Encoding (BPE) para la gestión eficiente de tokenización de texto y vocabulario a partir de datos brutos. * Construir la pila completa de transformadores solo decodificador (como GPT) utilizando solo primitivas y módulos de PyTorch de bajo nivel. * Practicar las convenciones modernas de Python y PyTorch, incluida la administración efectiva de dispositivos y la implementación robusta mediante sugerencias de tipo estático. * Aplicar técnicas para la generación de texto, incluyendo muestreo y decodificación voraz, para realizar inferencias con su modelo personalizado. * Configurar bucles de entrenamiento básicos y comprender el flujo de gradiente crucial necesario para optimizar modelos de lenguaje grandes. El curso comienza con conceptos fundamentales de modelado de secuencias y atención, luego lo guía sistemáticamente a través de la implementación de cada componente del transformador capa por capa en Python y PyTorch.Conectará estas partes para formar una arquitectura LLM funcional y capacitable lista para la experimentación. Este curso está diseñado para desarrolladores principiantes e intermedios familiarizados con la sintaxis básica de Python que desean hacer la transición a la ingeniería de aprendizaje profundo y IA.No se requiere experiencia previa con PyTorch o arquitecturas de redes neuronales. Comience a construir su conocimiento fundamental en IA generativa hoy.