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徒手实现注意力机制:LLM最关键的设计(Attention Is All You Need)
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代码链接:https://github.com/GenTang/regression2chatgpt/blob/zh/video/attention.ipynb 通过前面视频的介绍,我们已经掌握了人工智能相关的基本知识和工程实践经验,并有足够的能力来深入研究这一领域最引人注目的前沿——大语言模型(Large Language Model,LLM)。大语言模型产品中最著名的当属ChatGPT,而它的模型架构就是GPT。 大语言模型最重要的设计是注意力机制(Attention Mechanism)。这一设计能够高效地捕捉语言中错综复杂的依赖关系,使模型深刻理解语言。语言是人类智慧的栖息之所。一旦模型能够出色地理解语言,尤其是多种语言,那么它将理解语言中蕴含的人类智慧,这在一定程度上解释了为什么模型能在多个领域呈现出令人惊艳的效果 本视频将讨论注意力机制的结构细节和代码实现。其中关键的知识点包括:什么是注意力机制、它是如何解决短期记忆的、什么是交叉注意力,双向自注意力,单向自注意力等。然后在这些理论基础上,讨论如何用代码来实现注意力机制。这些内容是理解大语言模型的关键,也是人工智能和深度学习的前沿内容,欢迎对大家多多支持。
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