吴恩达的Transformer LLMs工作原理免费课程

Transformer LLMs工作原理是什么

Transformer LLMs工作原理是DeepLearning.AI与《Hands-On Large Language Models》的作者Jay Alammar和Maarten Grootendorst合作推出的课程。课程深入剖析支持大型语言模型（LLMs）的Transformer架构。课程从语言的数值表示演变讲起，涵盖分词、Transformer块的注意力机制与前馈层，及如何通过缓存计算提升性能等内容。学完后，用户将深入了解LLMs处理语言的方式，能读懂相关论文，提升构建LLM应用的能力。

Transformer LLMs工作原理的课程目标

• 理解语言的数值表示演变：从简单的Bag-of-Words模型到复杂的Transformer架构，了解语言如何被数字化表示。
• 掌握分词处理：学习如何将输入文本分解为“token”，并理解token如何被送入语言模型。
• 深入Transformer架构：详细探讨Transformer架构的三个主要阶段：分词和嵌入、Transformer块堆叠、及语言模型头部。
• 理解Transformer块的细节：包括注意力机制和前馈层，及如何协同工作处理和生成文本。
• 学习性能优化：了解如何通过缓存计算等技术提升Transformer的性能。
• 实际应用探索：通过Hugging Face Transformer库，探索最近模型的实现，增强实际应用能力。

Transformer LLMs工作原理的课程大纲

• Transformer LLMs概述：介绍课程目标、结构及Transformer架构在现代大语言模型（LLMs）中的重要性。
• 语言表示的演变：从词袋模型（Bag-of-Words）到Word2Vec，再到Transformer架构，了解语言模型的发展历程。
• 分词与嵌入：学习输入文本如何被分解成token，及如何将token转换为嵌入向量，包括位置编码的应用。
• Transformer块：了解Transformer块的结构，包括自注意力机制和前馈网络的作用。
• 多头注意力：探索多头注意力机制如何通过多个“头”捕捉输入的不同方面，提升模型性能。
• Transformer块堆叠：学习如何通过堆叠多个Transformer块构建深度模型，及残差连接和层归一化的作用。
• 语言模型头：了解Transformer如何通过语言模型头生成下一个token的概率分布，实现文本生成。
• 缓存机制：学习如何通过缓存机制提高Transformer模型的推理速度，及缓存的实际应用。
• 最新架构创新：介绍混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）及其他Transformer架构的最新创新。
• 使用Hugging Face实现Transformer：学习如何用Hugging Face Transformers库加载和微调预训练的Transformer模型。
• Transformer的实践编码：通过实际的编码练习，学习如何实现Transformer的关键组件，并构建简单的Transformer模型。
• 阅读和理解研究论文：学习如何阅读和理解Transformer相关的研究论文，分析近期论文及其对领域的贡献。
• 构建LLM应用：探讨如何开发基于LLM的应用程序，讨论Transformer架构的未来发展方向和潜在应用。

Transformer LLMs工作原理的课程地址

• 课程地址：DeepLearning.AI

Transformer LLMs工作原理的适用人群

• 自然语言处理研究人员：深入研究Transformer架构，探索在语言理解、生成和翻译等领域的前沿应用，推动自然语言处理技术的发展。
• 机器学习工程师：掌握Transformer的工作原理，能优化模型性能，提升模型的准确性和效率，开发更强大的语言模型应用。
• 数据科学家：用Transformer架构处理和分析大规模文本数据，挖掘数据中的模式和信息，为决策提供支持。
• 软件开发者：将Transformer LLMs集成到各种软件应用中，如聊天机器人、内容推荐系统等，提升产品的智能化水平。
• 人工智能爱好者：对Transformer架构感兴趣，希望通过学习其工作原理，深入了解人工智能技术，拓展技术视野。