تحويلات من الصفر مع بايتورش

هل تساءلتم يوما كيف تفهم نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة النصوص وتنتجها؟ تكمن الإجابة في بنية Transformer، وأفضل طريقة لفهمها هي بناءها بنفسك. هذه الدورة النصية فقط تزيل الغموض عن المحول من خلال إرشادك خلال إنشاءه من الأساس باستخدام بايثورش. وستتحرك إلى ما هو أبعد من النظرية الرفيعة المستوى للحصول على حدس عميق وعملي من خلال كتابة شفرة لكل مكون. وبحلول النهاية، سيكون لديك تنفيذ قوي وعملي وفهم واضح للمحرك الذي يدعم أكثر نماذج اللغة تقدما اليوم. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الأساسية لنماذج التسلسل من تسلسل إلى تسلسل ودور الاهتمام. - إتقان آلية الاهتمام الذاتي، اللبنة الأساسية لبناء المحول. - تنفيذ المكونات الرئيسية مثل الاهتمام المتعدد الرؤوس، والتشفير الموضعي، وشبكات التغذية الأمامية في PyTorch. - بناء وحدات كاملة من المشفرات وأجهزة فك الشفرات من الصفر. -جمع كامل هندسة المحول عن طريق الجمع بين المكونات التي كتبتها. - تعلم كيفية هيكلة وتنظيم رمز نموذجك من أجل الوضوح وإعادة الاستخدام. - ممارسة مهاراتك مع التمارين العملية التي تعزز كل مفهوم جديد. تبدأ الدورة بمبادئ الاهتمام الأساسية قبل الانتقال إلى التنفيذ العملي لكل جزء من المُحول. ستتبع تقدمًا منطقيًا من المكونات الفردية إلى نموذج مجمع بالكامل. هذه الدورة لمن لديه فهم أساسي للغة بايثون و بايث تورش والذي يريد فهم المتحولين على مستوى أساسي. لا توجد خبرة سابقة مع NLP المتقدمة أو بنية النموذج ضرورية. ابدأ ببناء معارفك الأساسية عن الذكاء الاصطناعي الحديث اليوم.