Comprendere LLM e l'architettura del trasformatore con PyTorch

L'IA moderna è dominata da modelli di linguaggio di grandi dimensioni, ma l'architettura sottostante può sembrare complessa. Inizia il tuo viaggio padroneggiando i concetti fondamentali che consentono questi potenti sistemi generativi. Alla fine di questo corso, avrai una solida comprensione teorica dell'architettura Transformer e abilità pratiche per implementare componenti di base utilizzando PyTorch. Sarai in grado di leggere e modificare il codice LLM di base, preparando il terreno per il lavoro avanzato in NLP e AI generativa. Cosa imparerai: * Imparare la storia e i concetti fondamentali della modellazione sequenza-sequenza e dei meccanismi di attenzione. * Comprendere la struttura completa dell'architettura Transformer, inclusi encoder, decoder e codifica posizionale. * Implementare i componenti chiave di un modello Transformer da zero utilizzando la libreria PyTorch. * Praticare la tokenizzazione, la preparazione dei dati e la configurazione del ciclo di allenamento per le attività di modellazione del linguaggio. * Applicare tecniche di ingegneria di base per interagire efficacemente con i modelli generativi. * Esplorare i concetti fondamentali di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per migliorare il recupero delle conoscenze del modello. Il corso inizia con la terminologia essenziale e le basi matematiche prima di passare alla descrizione dettagliata e all'implementazione dei componenti Transformer. Progrediamo attraverso esercizi pratici di codifica basati sul testo incentrati sulla costruzione di un prototipo di modello di linguaggio di lavoro. Questo corso è progettato per principianti assoluti in IA e apprendimento automatico che vogliono comprendere la tecnologia di base dietro i modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con PyTorch o NLP avanzato. Inizia oggi stesso a costruire la tua competenza fondamentale nell'AI generativa.