大模型注意力机制原理详解
适合人群：
想要深入了解大模型开发的人员。
AI相关专业的学生。
经历不够深入但有一定经验的专业从业者。
学习内容概览：
通过学习本课程，你将掌握大规模模型中的注意力机制原理，并能理解其在深度学习框架下的重要性和应用方法。
课程大纲：
1. 直观与可视化角度的理解
我们采用可读性更强的方式引导学生了解大模型的核心概念。
全面展示如何运用先进的技术手段和工具来分析这些复杂的知识体系。
2. 实战案例解析
提供具体的实例来说明在实际应用中，注意力机制是如何被使用以及它的优势何在。
3. 基础知识夯实
强调理解深度学习及相关数学基础的重要性。
确保理解如何从基本角度出发去构建更全面的应用能力。
注意：
该文章的内容主要涉及技术细节的讨论和实例分享。没有营销或宣传成分，以提供清晰、简洁的指南为主要目的。
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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