Dekonstruksi Transformator: LLM dari Embeddings ke Attention

Apakah Anda menggunakan Large Language Models (LLMs) tapi merasa terbatas hanya dengan memahami input dan outputnya? Untuk benar-benar memanfaatkan kekuatan AI generatif, pengembang harus memahami mekanisme dasar yang mendorong alat-alat yang kuat ini. Kursus ini memberikan pembagian praktis, berbasis konsep dari arsitektur Transformer, mesin di balik semua LLM modern. Pada akhirnya, Anda akan berpindah dari konsumen LLM ke pengembang yang memahami kerja internal mereka, memungkinkan pengembangan aplikasi dan troubleshooting yang lebih cerdas. Apa yang akan kau pelajari: * Mengerti dasar matematika dari kata embeddings dan proses tokenisasi. * Menguasai konsep mekanisme Attention dan bagaimana proses dependensi berurutan dalam data. * Terapkan pengetahuan dari Encoder dan Decoder tumpukan dalam arsitektur Transformer penuh. * Belajar bagaimana encoding posisi memungkinkan model untuk memproses informasi berurutan secara efektif. * Praktik efektif Prompt Teknik teknik untuk mengendalikan model output dan perilaku yang dapat diandalkan. * Konfigurasi dasar Retrieval-Augmented Generation (RAG) pola untuk grounding LLMs dalam sumber data eksternal. Kami mulai dengan mendefinisikan terminologi penting dan menjelajahi bagaimana bahasa alami diubah menjadi vektor yang dapat digunakan. kemudian kami secara sistematis membuka komponen inti dari Transformer, yang berpuncak pada strategi praktis untuk berinteraksi dengan dan menerapkan LLM modern. Kursus ini dirancang untuk pengembang, insinyur, dan penggemar teknologi yang baru mengenal mekanisme internal dari AI generatif. Tidak diperlukan pengalaman pembelajaran mendalam sebelumnya; kami mulai dengan konsep dasar. Mulai membangun fondasi teknis yang kuat untuk bekerja dengan Large Language Models hari ini.