Podstawy modeli transformatorów i BERT

Odblokuj moc nowoczesnego przetwarzania języka naturalnego, opanowując podstawowe modele, które napędzają najbardziej zaawansowane aplikacje AI. Wiele nowoczesnych systemów, od narzędzi tłumaczeniowych po duże modele językowe, opiera się na tych wyrafinowanych architekturach. Pod koniec tego kursu będziesz posiadał solidne zrozumienie modeli Transformer i BERT, pozwalając na demistyfikację złożonych systemów NLP i przygotowanie się do dalszych badań w AI. Zyskasz jasność koncepcyjną potrzebną do omówienia, oceny i interpretacji tych potężnych modeli. Czego się nauczysz: * Zrozumieć mechanizm uwagi i jego znaczenie w przetwarzaniu sekwencji * Poznaj architekturę enkodera-dekodera centralną dla modeli Transformer * Zrozumieć paradygmaty wstępnego szkolenia i dostrajania za BERT * Poznaj techniki tokenizacji niezbędne dla wejść modelu językowego * Zastosuj swoją wiedzę, aby wyjaśnić, w jaki sposób modele te służą jako podstawa dla dużych modeli językowych (LLM) * Ćwicz interpretację komponentów i przepływu danych w systemach opartych na transformatorach Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i ewolucji modelowania sekwencji, stopniowo budując szczegółową mechanikę architektury Transformer i modelu BERT. Każda koncepcja jest wyjaśniona jasnymi, pisemnymi przykładami, aby utrwalić twoje zrozumienie. Ten kurs jest przeznaczony dla absolutnych początkujących bez wcześniejszego doświadczenia w przetwarzaniu języka naturalnego lub zaawansowanym uczeniu maszynowym. Wszystkie koncepcje są wprowadzane od podstaw. Wyrusz w podróż, aby zrozumieć przyszłość przetwarzania języka opartego na sztucznej inteligencji.