Визуальные шпаргалки по трансформерам и LLM для курса CME 295 в Стэнфорде

Представляем вашему вниманию настоящий кладезь знаний — репозиторий с визуальными шпаргалками, который касается трансформеров и больших языковых моделей (LLM). Этот ресурс станет вашим незаменимым помощником в освоении одной из самых актуальных тем в мире машинного обучения.

Основы курса CME 295

Материалы в этом репозитории основаны на курсе CME 295 "Трансформеры и большие языковые модели", проводимом в Стэнфордском университете. Этот курс предлагает глубокое погружение в современные технологии, которые, безусловно, формируют будущее обработки естественного языка.

Подход, который используется в этих учебных материалах, не является классическим — это не книга или детальной пошаговый гайд. Здесь собраны сжатые, но очень наглядные обзоры ключевых концепций. Используются диаграммы, краткие пояснения и основные формулы, которые позволяют быстро усвоить информацию. Это идеальный инструмент как для студентов, так и для практикующих специалистов.

Краткий обзор содержания

Репозиторий охватывает основные темы, необходимые для понимания LLM:

  • Механизм внимания (Attention Mechanism): Основополагающий компонент, который помогает моделям сосредоточить внимание на важных частях входных данных.

  • Архитектура Трансформера (Transformer Architecture): Принципы работы трансформеров и их роль в современных NLP задачах.

  • Позиционное кодирование (Positional Encoding): Как контекстное представление входных данных влияет на результаты.

  • Предобучение (Pre-training): Основные цели, такие как Masked Language Modeling и Next Sentence Prediction, которые закладывают фундамент для дальнейшего обучения.

  • Дообучение (Fine-tuning): Настройка модели под специфические задачи, что позволяет добиться еще более точных результатов.

  • Промптинг (Prompting): Разнообразные техники, позволяющие более эффективно взаимодействовать с моделями.

  • Оценка (Evaluation) LLM: Критерии и подходы, которые используются для оценки производительности языковых моделей.

  • Другие важные концепции: Этот список можно продолжать, ведь область LLM постоянно расширяется и развивается.

Зачем это нужно?

Эти шпаргалки идеально подходят, если вам нужно быстро освежить знания или разобраться в новом концепте. Если вы только начинаете путь в мире трансформеров или хотите углубить свое понимание, этот ресурс будет вам по плечу.

Кстати, такой формат материала прекрасно подходит для тех, кто предпочитает визуализировать информацию и быстро ориентироваться в сложных темах. Научиться новому — это здорово, а если это происходит с легкостью, то тем более!

Не упустите возможность ознакомиться с этим замечательным ресурсом на GitHub. Каждый, кто интересуется миром технологий, должен обратить внимание на эти материалы.

#ml #cheatsheets #transformers


Transformers и LLM: шпаргалки для CME 295 Стэнфорда ver 0
Скачать


Обсуждение (0)

Войдите, чтобы оставить комментарий

Пока нет комментариев!



Вам также может понравиться

Премия CDO/CDTO Awards 2025 в Москве – это не просто событие, а настоящая магия цифр и данных! Лучшие умы в сфере Data Science собрались, чтобы отпраздновать достижения, которые помогут диву дать даже самим скептикам. Мероприятие стало ареной для обмена идеями и вдохновения, а столица России вновь подтвердила, что здесь рождаются н... Читать далее
Анна
Первый день конференции ICLR 2025 стал настоящим прорывом в области искусственного интеллекта. Делегация Яндекса с интересом следила за представленными исследованиями и инновациями. Среди ключевых достижений – улучшение алгоритмов обучения, новые подходы к обработке естественного языка и значительные шаги в области этики AI. Конфер... Читать далее
Muon — это новый оптимизатор, который становится настоящим спасением для гроккинга. Сложные научные концепции, представленные Амундом Твеитом и его командой, обещают ускорить обучение моделей до неузнаваемости. Гроккинг — это не просто очередное модное слово, это прорыв, который поднимет машинное обучение на новый уровень. Если вы... Читать далее
Анна
На международной конференции ICLR 2025 были представлены работы, которые выделяются своим вкладом в область глубокого обучения. Эти исследования не только демонстрируют передовые идеи, но и открывают новые горизонты для применения нейронных сетей. Обладатели премии за выдающиеся статьи исследуют актуальные проблемы и предлагают инн... Читать далее
Эффективность подхода Coconut в решении математических и логических задач — это как найти золотую рыбку в океане неопределенности! Представьте себе: вместо того, чтобы биться головой об стену, вы бросаете кокос и ждете, пока он вернется с правильным ответом. Этот способ позволяет моделям не только быстро генерировать решения, но и... Читать далее