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Transformer通关秘籍

依托于Transformer架构,本专栏是一扇通往AI世界的大门,旨在为小伙伴们揭开AI算法的神秘面纱。如今,基于Transformer的大模型是AI领域的前沿技术,能有效处理从文本到语音、再到图像的多种数据。通过深入浅出的算法解析和大量实战应用案例,我们帮助学员快速建立对该技术的全面理解。此外,我们还特别设计了...

作者:董章鱼买断制¥69

专栏简介

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专栏价格

69 元/终身

《Transformer通关秘籍》专栏常见问题

  1. 这个专栏适合哪些人?
    这个专栏适合对AI算法感兴趣的初学者、从业者以及希望深入理解Transformer架构的研究者,尤其是那些希望在AI领域开展副业或创业的人。

  2. 参与者将学到什么?
    参与者将学习Transformer的背景知识、核心算法技术,以及如何将这些知识应用于文本、语音和图像处理等领域,帮助他们掌握当前AI的主流技术。

  3. 学习这个专栏有哪些实际收益?
    学习本专栏将使参与者能够理解并应用Transformer大模型,从而提升其在AI项目中的能力,增加职业竞争力并开辟新的收入途径。

  4. 投资回报如何?
    通过掌握Transformer及其应用,参与者有机会在快速发展的AI行业中找到高薪职位,或通过独立项目实现财务自由,投资回报潜力巨大。

  5. 这个专栏是否提供实践操作的机会?
    是的,专栏不仅讲解理论知识,还提供实际案例和应用体验,让参与者能够在真实场景中实践所学内容。

  6. 我该如何获得专栏的优惠或折扣?
    具体的优惠或折扣信息可通过购买后加作者的微信 ddcsggcs 了解,作者会提供相关的促销活动和优惠。

  7. 学习后我能如何应用这些知识?
    学习后,参与者可以利用掌握的Transformer技术,开发AI应用程序、参与研究项目,或作为外包自由职业者开展业务,赚取额外收入。

  8. 该专栏在学习过程中提供哪些支持?
    作者董董灿会在学习过程中提供持续的技术支持和指导,帮助学员解决问题,确保大家都能顺利掌握课程内容并取得成功。

专栏目录

2024 年10
Qwen2 的模型结构和细节
GPT 和 BERT 的模型结构
什么是 Decoder-Only 结构
后处理:预测得分的温度参数和 Softmax 计算
后处理:预测得分的 Top_p 采样
后处理:预测得分的 Top_k 采样
后处理:为什么要对预测得分进行惩罚?
如何实现 KVCache?
大模型的推理过程:KVCache 的引入(Prefill 和 Decode)
位置编码:一文彻底搞懂旋转位置编码

Data Insights

专栏数据分析

数据更新于:2024/8/3

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