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【13】Attention的QKV输出的到底是什么?

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2024-03-08 10:01:24
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#关于视频 如果你对大语言模型感兴趣但一开始对其一无所知、并非相关专业,也没有机器学习的基础,很难去摸索该如何开始。该怎么办?虽然网上有很多教学视频,然而,挑战在于所讲述概念常常对初学者不够清晰(大部份默认你有机器学习的基础)。而我的这个学习路径将引导你了解人工智能和机器学习的逻辑与常识, 然后帮助你构建自己的大型语言模型。 #关于我 连续创业者。2003年至2007年多伦多大学学习计算机科学。 网站:https://waylandzhang.github.io
https://www.waylandz.com 多伦多大学 07 计算机科学
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简介
【1】GPT发展简史
03:31
【2】训练一个GPT大模型需要花多少钱?
02:44
【3】GPT回答推理就像史努比铺铁轨
02:52
【4】大模型实际上就是两个文件
02:01
【5】谁都能听懂的Transformer
03:40
【6】Tokenization文字转数字
03:53
【7】Position Encoding给文字加位置
10:41
【8】进入Transformer Block前先跟我一起过概念
06:59
【9】Attention的几何逻辑(概念:上)
11:32
【10】不需要懂的神经网络(概念:中)
05:16
【11】LayerNorm及Softmax概念(概念:下)
06:00
【12】Multi-Head Attention的QKV是什么
10:53
【13】Attention的QKV输出的到底是什么?
12:18
【14】Transformer Attention的QKV完结篇
09:16
如何理解#transformer中的学习率?
09:38
【16】残差连接和Dropout
09:05
Transformer里词嵌入+位置信息的深层逻辑
11:31
五分钟秒懂transformer中的神经网络
09:24
【18】大模型推理vs.训练的相同与不同
06:59
【17】Transformer最终输出逻辑及参数量
09:39
如何理解学习率
09:38
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