03 Transformer 中的多头注意力（Multi-Head Attention）Pytorch代码实现
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04 Transformer 中的位置编码的 Pytorch 实现（徒手造 Positional Encoding）
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07 Transformer 中的掩码多头注意力机制（Masked Multi-head Attention）的实现
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【全126集】目前B站最系统的Transformer教程！入门到进阶，全程干货讲解！拿走不谢！（神经网络/NLP/注意力机制/大模型/GPT/RNN）
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13 Transformer的多头注意力，Multi-Head Self-Attention（从空间角度解释为什么做多头）
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10 Transformer 之 Self-Attention（自注意力机制）
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02 Transformer 中 Add&Norm（残差和标准化）代码实现
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1001 Attention 和 Self-Attention 的区别（还不能区分我就真的无能为力了）
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不看太可惜！又快又准，即插即用！Sage Attention——清华8bit量化Attention
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19 Transformer 解码器的两个为什么（为什么做掩码、为什么用编码器-解码器注意力）
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16 Transformer的编码器（Encodes）——我在做更优秀的词向量
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02 没人用的 GPT 原来这么容易理解
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15 Transformer 框架概述
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05 Transformer 中的前馈神经网络（FFN）的实现
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强推！这可能是B站最全的（Python＋Transformer＋大模型）系列课程了，堪称AI大模型系列课程的巅峰之作！-人工智能/提示词工程/RAG/大模型微调
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吃透多模态四大模型！计算机大佬带你一口气学会：CLIP BLIP VIT MLLM多模态底层逻辑！真的通俗易懂！带你真正的对话机器人！（人工智能、深度学习）
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09 Transformer 之什么是注意力机制（Attention）
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03 什么是预训练（Transformer 前奏）
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06 Transformer 中的Linear+Softmax 的实现
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14 Transformer之位置编码Positional Encoding （为什么 Self-Attention 需要位置编码）
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超全超简单！一口气刷完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法！真的比刷剧还爽！
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超强动画，一步一步深入浅出解释Transformer原理！这可能是我看到过最通俗易懂的Transformer教程了吧！——（人工智能、深度学习、机器学习、AI）
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1401 位置编码公式详细理解补充
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05 BERT 的下句预测，从本质上理解（NSP）
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06 BERT 的本质，预训练出一个认识世界的小孩子，及下游任务改造
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手撕代码#1｜为了128K context的attention map我真的是手撕到不行
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没有继承的研，不读也罢，哎！
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11 Self-Attention 相比较 RNN 和 LSTM 的优缺点
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利用AI工具辅助创作毕业大论文，逃避知网AIGC检测
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04 统计语言模型（n元语言模型）
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学术妲己拯救你做一个优秀的学术裁缝，没有继承且无法复现论文模型怎么办？
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17 Transformer 的解码器（Decoders）——我要生成一个又一个单词
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03 BERT，集大成者，公认的里程碑
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01 通过 Pytorch 构建 Transformer 框架课程介绍（拿什么打倒你的面试对手呢？坚决不做调包侠）
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CoT不行？Long Context LLM的Hyper-Multi-Step
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【开源】一个开发者命令行工具, 一键安装环境、AI代码提示、教程搭建、项目管理... | xlings
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10 Transformer 框架搭建之 init 在干吗？（万事具备，开始调包）
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大的终于来了，毕业论文抽查代码系统，究其本质是头痛医头，打破信息差