LLM's en de transformatorarchitectuur begrijpen met PyTorch

Moderne AI wordt gedomineerd door Large Language Models, maar de onderliggende architectuur kan complex lijken. Begin uw reis door de fundamentele concepten te beheersen die deze krachtige generatieve systemen mogelijk maken. Aan het einde van deze cursus heb je een solide theoretisch begrip van de Transformer-architectuur en praktische vaardigheden om kerncomponenten te implementeren met behulp van PyTorch. Je kunt basis-LLM-code lezen en wijzigen, waardoor je de basis legt voor geavanceerd werk in NLP en generatieve AI. Wat je leert: * Leer de geschiedenis en fundamentele concepten van sequence-to-sequence modellering en aandacht mechanismen. * Begrijp de volledige structuur van de Transformer-architectuur, inclusief encoder, decoder en positionele codering. * Implementeer belangrijke onderdelen van een Transformer-model vanaf nul met behulp van de PyTorch-bibliotheek. * Oefen tokenisatie, gegevensvoorbereiding en trainingslusconfiguratie voor taalmodelleringstaken. * Pas eenvoudige prompt-technieken toe om effectief te communiceren met generatieve modellen. * Verken fundamentele concepten van Retrieval-Augmented Generation (RAG) om het ophalen van modelkennis te verbeteren. De cursus begint met essentiële terminologie en wiskundige grondslagen voordat u overgaat tot de gedetailleerde beschrijving en implementatie van de Transformer-componenten. We gaan door praktische, tekstgebaseerde codeeroefeningen die gericht zijn op het bouwen van een prototype van een werktaalmodel. Deze cursus is bedoeld voor absolute beginners in AI en machine learning die de kerntechnologie achter Large Language Models willen begrijpen. Ervaring met PyTorch of geavanceerde NLP is niet vereist. Begin vandaag nog met het opbouwen van uw fundamentele expertise in generatieve AI.