Dekonstruktion des Transformators: LLMs von Embeddings bis Attention

Um die Leistungsfähigkeit der generativen KI wirklich zu nutzen, müssen Entwickler die zugrunde liegenden Mechanismen verstehen, die diese leistungsstarken Tools antreiben. Dieser Kurs bietet eine praktische, konzeptorientierte Aufschlüsselung der Transformer-Architektur, der Motor hinter allen modernen LLMs.Am Ende werden Sie von einem Verbraucher von LLM zu einem Entwickler übergehen, der ihre innere Funktionsweise versteht und eine intelligentere Anwendungsentwicklung und Fehlerbehebung ermöglicht. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die mathematischen Grundlagen von Worteinbettungen und Tokenisierungsprozessen. * Beherrschen Sie das Konzept des Aufmerksamkeitsmechanismus und wie er sequentielle Abhängigkeiten in Daten verarbeitet. * Anwenden von Kenntnissen der Encoder- und Decoderstacks innerhalb der gesamten Transformer-Architektur. * Erfahren Sie, wie Positionscodierung Modelle ermöglicht, sequentielle Informationen effektiv zu verarbeiten. * Üben Sie effektive Prompt Engineering-Techniken zur zuverlässigen Steuerung der Modellausgabe und des Verhaltens. * Konfigurieren Sie grundlegende Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Muster für die Erdung von LLMs in externen Datenquellen. Wir beginnen mit der Definition der wesentlichen Terminologie und untersuchen, wie natürliche Sprache in nutzbare Vektoren umgewandelt wird.Wir entwickeln dann systematisch die Kernkomponenten des Transformers und gipfeln in praktischen Strategien für die Interaktion mit und den Einsatz moderner LLMs. Dieser Kurs richtet sich an Entwickler, Ingenieure und technische Enthusiasten, die sich noch nicht mit den internen Mechanismen der generativen KI auskennen.Es ist keine vorherige Deep-Learning-Erfahrung erforderlich.Wir beginnen mit grundlegenden Konzepten. Bauen Sie noch heute eine solide technische Grundlage für die Arbeit mit großen Sprachmodellen auf.