Natural Language Processing with Attention and Transformers

आधुनिक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) मानव भाषा के संदर्भ को समझने के लिए ध्यान (attention) तंत्र पर बहुत अधिक निर्भर करती है। यदि आप बुनियादी पाठ प्रसंस्करण से आगे बढ़कर ऐसे सिस्टम बनाना चाहते हैं जो वास्तव में अनुक्रम-से-अनुक्रम (sequence-to-sequence) संबंधों को समझते हैं, तो ट्रांसफार्मर में महारत हासिल करना आवश्यक अगला कदम है। इस कोर्स में, आप मूलभूत अनुक्रम मॉडल से उन्नत ध्यान-आधारित आर्किटेक्चर में संक्रमण करेंगे। स्पष्ट स्पष्टीकरणों को पढ़कर और चरण-दर-चरण कोड स्निपेट के साथ अभ्यास करके, आप सीखेंगे कि जटिल वास्तविक दुनिया की भाषा कार्यों को हल करने के लिए BERT और T5 जैसे शक्तिशाली मॉडल को कैसे डिज़ाइन, कॉन्फ़िगर और लागू किया जाए। आप क्या सीखेंगे: - ध्यान तंत्र और एन्कोडर-डिकोडर आर्किटेक्चर के पीछे के मूलभूत गणित और यांत्रिकी को समझें। - पाठ सारांश कार्यों को करने के लिए एक ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल बनाएं। - जटिल प्रश्न-उत्तर परिदृश्यों से निपटने के लिए BERT और T5 जैसे पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल लागू करें। - विभिन्न भाषाओं के बीच पाठ का अनुवाद करने के लिए अनुक्रम-से-अनुक्रम मॉडल कॉन्फ़िगर करें। - आधुनिक पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (RAG) पैटर्न का अन्वेषण करें और ध्यान बड़े भाषा मॉडल तक कैसे स्केल करता है। आप सेल्फ-अटेंशन, मल्टी-हेड अटेंशन और ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर की खोज से पहले अटेंशन की मूलभूत परिभाषाओं से शुरुआत करेंगे। वहां से, सामग्री आपको भाषा अनुवाद, पाठ सारांश और अत्याधुनिक मॉडल के साथ ट्रांसफर लर्निंग के व्यावहारिक कार्यान्वयन के माध्यम से मार्गदर्शन करती है। यह कोर्स महत्वाकांक्षी डेटा वैज्ञानिकों, AI उत्साही लोगों और सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है जो ध्यान मॉडल के लिए नए हैं और जटिल पूर्वापेक्षाओं के बिना आधुनिक NLP का एक स्पष्ट, निर्देशित परिचय चाहते हैं। ट्रांसफार्मर-आधारित भाषा मॉडल की क्षमता को अनलॉक करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।