大语言模型与Transformer背后的数学
深入理解Transformer算法：从Tokenization到多头注意力与掩码语言建模
学习内容：
- 深入理解大语言模型的数学原理。
- 学习位置编码的工作原理及其使用的正弦和余弦函数。
- 理解查询矩阵、键矩阵、值矩阵的作用。
- 掌握多头注意力机制及其在文本上下文理解中的应用。
- 学习掩码语言建模和上下文感知词表示。
- 理解矩阵乘法、向量点积和嵌入技术。
- 探索BERT与DistilBERT等模型的架构与功能差异。
本课程包括：
- 4.5小时按需视频。
- 支持移动设备和电视观看。
- 终身访问权。
- 完成课程后可获得证书。
价格：$44.99
教程评分：4.4（164条评价）
学生数量：1,057人
教程语言：英语
教程字幕：中英文字幕
课程要求：
- 具备基础高中数学知识（线性代数）。
课程描述：
欢迎来到Transformer数学课程！本课程旨在为希望深入理解GPT、BERT等大语言模型数学基础的学员量身打造。从Tokenization开始，课程逐步讲解原始文本如何通过算法转换为模型可理解的格式。深入探讨Transformer架构核心，包括查询矩阵、键矩阵、值矩阵及其在信息编码中的作用。
学员将学习注意力机制的数学原理，包括多头注意力和注意力掩码的详细计算过程。课程还覆盖位置编码的核心技术，解析正弦和余弦函数在嵌入位置信息中的应用。此外，课程介绍了双向模型、掩码语言建模以及向量点积等技术。通过本课程，您将掌握Transformer的理论基础，并理解其在处理、理解和生成类人文本中的应用。
完成课程后，您将为创新和卓越的AI研发打下坚实基础，成为顶尖的机器学习工程师或研究人员。
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