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深度解析大模型 Transformer 完整版实战教程 (图1)
本文深入解析大模型中的注意力机制原理，并探讨其出现的原因。适合想要从事大模型开发的技术人员、人工智能专业的学生以及已有一定经验但需要深化理解的从业者。
学习内容包括：
通过直观和可视化方法介绍大模型的知识点。
使用实战案例辅助理解复杂概念。
强调基础理论的理解，涵盖线性代数与深度学习等基础知识的学习和应用。
深度解析大模型 Transformer 完整版实战教程 (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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