Transformadores desde cero con PyTorch

¿Alguna vez se ha preguntado cómo los modelos de IA modernos entienden y generan texto?La respuesta está en la arquitectura Transformer, y la mejor manera de entenderla es construirla usted mismo. Este curso de solo texto desmitifica el Transformer guiándote a través de su creación desde cero usando PyTorch.Irás más allá de la teoría de alto nivel para obtener una intuición profunda y práctica al escribir el código para cada componente.Al final, tendrás una implementación sólida y funcional y una comprensión clara del motor que impulsa los modelos de lenguaje más avanzados de hoy. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos básicos de los modelos de secuencia a secuencia y el papel de la atención. - Dominar el mecanismo de la auto-atención, el bloque de construcción fundamental del Transformador. - Implemente componentes clave como atención multicabezal, codificaciones posicionales y redes de alimentación en PyTorch. - Construir bloques completos de codificador y decodificador desde cero. - Ensamble la arquitectura completa de Transformer combinando los componentes que ha escrito. - Aprenda a estructurar y organizar su código de modelo para mayor claridad y reutilización. - Practica tus habilidades con ejercicios prácticos que refuerzan cada nuevo concepto. El curso comienza con los principios fundamentales de la atención antes de avanzar a la implementación práctica de cada parte del Transformer, siguiendo una progresión lógica desde los componentes individuales hasta un modelo completamente ensamblado. Este curso es para cualquier persona con un conocimiento básico de Python y PyTorch que quiera entender Transformers a un nivel fundamental.No es necesaria experiencia previa con PLN avanzada o arquitectura de modelos. Comience a construir su conocimiento fundamental de la IA moderna hoy.