大模型注意力机制原理详解
适用人群：
本课程适合对大模型开发感兴趣的读者群体，特别是：
1. 想要从事深入研究和开发大型预训练模型的人员。
2. 对人工智能领域有浓厚兴趣的学生及科研工作者。
3. 具有一定经验但希望能够深化理解相关机制的技术从业者。
学习目标：
通过课程学习，可以掌握以下能力与知识：
理解大模型中注意力机制的核心原理与数学背景
分析和评估不同应用场景下采用注意力层的实际效果
掌握如何利用可视化工具辅助解读深度学习算法
课程概述
1. 我们提供全面且深入的讲解，借助图表直观地展现各种相关概念。
2. 结合具体案例，为学员演示从理论到实践的操作流程，并解决实际问题中出现的技术难题。
3. 强调基础知识的重要性，在线性代数和深度学习领域内进行详尽辅导。
深度解析：Transformer大模型全解攻略最新完整版 (图1)
4. 通过构建不同层次的知识体系，帮助理解现代大型模型架构中的关键细节和技术发展趋势。
大模型注意力机制的学习不仅可以加深读者对当前流行技术栈的理解，还能为未来在该领域的创新工作打下坚实基础。
深度解析：Transformer大模型全解攻略最新完整版 (图2)
资源目录：
1-1 前言.mp4
1-2 为什么学习大模型.mp4
1-3 课程内容.mp4
1-4 大模型学习难在哪.mp4
1-5 课程怎么介绍大模型.mp4
2-1 如何设计自然语言处理的系统.mp4
2-2 词归类.mp4
2-3 句子要如何理解.mp4
3-1 重新理解线性代数.mp4
3-2 机器学习里面的向量.mp4
3-3 矩阵.mp4
3-4 维度不变的线性变换.mp4
3-5 降维线性变换.mp4
3-6 升维度和非线性变换-1767896381.mp4
3-6 升维度和非线性变换.mp4
3-8 模型训练的损失函数.mp4
4-1 ai领域的关系.mp4
4-2 什么是深度学习.mp4
4-3 单层感知器-深度学习雏形.mp4
4-4 单层感知器分割复杂图形.mp4
4-5 分割任务是怎么做的.mp4
4-6 单层隐藏层的感知器个数效果.mp4
4-7 激活函数的本质是什么.mp4
4-8 多层感知器的特点.mp4
4-9 卷积神经网络的区别.mp4
5-1 自然语言处理发展史.mp4
5-2 基于RNN的自然语言处理.mp4
5-3 语言符号的特征.mp4
5-4 视觉任务和语言任务的区别.mp4
6-1 词嵌入解决的是什么问题.mp4
6-2 为什么词嵌入要映射到连续空间.mp4
7-1 Transformer架构.mp4
7-2 词嵌入步骤.mp4
7-3 求点积的好处.mp4
7-4 QK矩阵要怎么理解.mp4
7-5 如何将特征进行放大.mp4
7-6 V矩阵的作用机制.mp4
7-7 多词之间的关系怎么体现.mp4
7-8 为什么需要全连接层.mp4
7-9 为什么要多层注意力机制.mp4
7-10 残差连接层.mp4
7-11 bert是如何利用注意力机制的结果的.mp4
8-1 为什么输入不能体现位置.mp4
8-2 词嵌入和位置可以直接相加.mp4
8-3 位置编码是如何作用的.mp4
9-1 Transformer的左手-bert.mp4
10-1 Transformer的右手-gpt.mp4
11-1 Transform左右手-机器翻译.mp4
12-1 模型的训练方法.mp4
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