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Udemy線上課程 (Ken Cen出品)Generative AI第21部 如何推理 Llama 大語言模型 上部 講師:Ken Cen 影音教學 中文發音 繁體中文(DVD版)

內容說明:
你是否對大語言模型的黑盒運作充滿好奇？你是否想親手打造屬於自己的高效 Transformer 模型？現在，一門全新的實戰課程正等著你來探索！
從理論到實踐的全解析
本課程將帶你從零開始，從模型整體架構到每一個細節組件的實現，都有專業講解。
你將學會如何利用 PyTorch 搭建Transformer 模型，並深入掌握其核心技術：
Input embedding
Positional Encoding
Layer Normalization
Feed Forward Network
Add & Norm
Multi-Head Attention
Cross Attention
Initial Transformer
如何處理翻譯功能的Tokenizer
如何建立Bilingual Datasets
如何建立 DataLoader
如何實現數據驗證和評估
深入淺出的代碼講解
課程將逐步帶你走過每一行代碼，詳解 tensor 的維度變換、各層之間的連接（如 skip connection 和殘差結構）以及背後的數學推導。
無論你是初學者還是有經驗的深度學習愛好者，都能在這裡找到屬於你的學習亮點！
前沿技術與實戰案例結合
不僅僅停留在理論講解，課程還融合了 Transformer 模型在實際應用中的各種優化技巧。
你將看到如何利用預先計算的頻率參數，如何在推理階段藉助 KV Cache 大幅減少不必要的運算，進而達到高性能的模型運行效果。

課程內容:
01 - 介紹
001 課程工具準備.mp4
002 如何使用uv 作為包管理器和項目管理工具.mp4

02 - 如何創建 Transformer 模型
001 如何創建Input_embedding & Positional Encoding.mp4
002 如何創建層歸一化 & 前饋神經網絡 & 殘差連接.mp4
003 如何創建多頭注意力Class.mp4
004 如何創建Encoder & Decoder & Cross Attention.mp4
005 如何創建Transformer & 初始化 Transformer.mp4

03 - 如何處理數據錄入 & Tokenizer
001 如何創建源語言和翻譯語言的Tokenizer.mp4
002 如何創建Bilinggual Datasets 雙語 Tensor 數據集.mp4

04 - 如何創建DataLoader及組織並執行完整的模型訓練流程
001 如何創建訓練和驗證數據加載器DataLoader.mp4

05 - 如何完成翻譯模型性能驗證和評估
001 如何實現翻譯數據驗證和評估.mp4
002 代碼錯誤修復：a Tensor with 2 elements cannot be converted to Scalar.html





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