Construire un LLM Transformer à partir de zéro avec PyTorch de bas niveau

La complexité des grands modèles de langage (LLM) modernes peut donner l'impression d'une boîte noire, rendant difficile la compréhension réelle de leur fonctionnement. Ce cours élimine les frameworks de haut niveau pour révéler les mécanismes fondamentaux qui alimentent des modèles comme GPT. À la fin de ce cours, vous aurez implémenté l'intégralité de l'architecture Transformer de base à partir de zéro, acquérant une compréhension approfondie et pratique de chaque couche, de l'entrée de texte brute à la sortie générée. Cette approche pratique et de bas niveau garantit que vous acquérez les connaissances architecturales nécessaires pour déboguer, optimiser et innover les futurs modèles. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les fondements mathématiques du mécanisme d'auto-attention, de l'attention multi-têtes et du codage positionnel. * Implémenter le Byte Pair Encoding (BPE) pour une tokenisation de texte efficace et une gestion du vocabulaire à partir de données brutes. * Construire la pile Transformer complète de type Décodeur seul (comme GPT) en utilisant uniquement des primitives et des modules PyTorch de bas niveau. * Pratiquer les conventions modernes de Python et PyTorch, y compris la gestion efficace des périphériques et une implémentation robuste utilisant l'annotation de type statique. * Appliquer des techniques de génération de texte, y compris l'échantillonnage et le décodage glouton, pour effectuer l'inférence avec votre modèle personnalisé. * Configurer des boucles d'entraînement de base et comprendre le flux de gradient crucial nécessaire à l'optimisation des grands modèles de langage. Le cours commence par les concepts fondamentaux de la modélisation de séquences et de l'attention, puis vous guide systématiquement à travers l'implémentation de chaque composant de la couche Transformer, couche par couche, en Python et PyTorch. Vous connecterez ces parties pour former une architecture LLM fonctionnelle et entraînable, prête pour l'expérimentation. Ce cours est conçu pour les développeurs débutants et intermédiaires familiers avec la syntaxe de base de Python qui souhaitent se lancer dans l'apprentissage profond et l'ingénierie de l'IA. Aucune expérience préalable avec PyTorch ou les architectures de réseaux neuronaux n'est requise. Commencez à bâtir vos connaissances fondamentales en IA générative dès aujourd'hui.