CS 182: Lecture 12: Part 3: Transformers
Поворотные позиционные вложения: сочетание абсолютного и относительного
Transformer Positional Embeddings With A Numerical Example
CS 182: Lecture 12: Part 1: Transformers
RoPE (Rotary positional embeddings) explained: The positional workhorse of modern LLMs
Нейронные сети Transformer, созданные с нуля
Математика, лежащая в основе Attention: матрицы ключей, запросов и значений
Deep Learning: CS 182 Spring 2021
How a Transformer works at inference vs training time
CS480/680 Lecture 19: Attention and Transformer Networks
Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение
Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и...
Stanford CS25: V2 I Introduction to Transformers w/ Andrej Karpathy
Внимание — это все, что вам нужно
Lecture 21 - Transformer Implementation
The Narrated Transformer Language Model
CS 182: Lecture 6: Part 1: Convolutional Networks
NLP Demystified 15: Transformers From Scratch + Pre-training and Transfer Learning With BERT/GPT
Positional embeddings in transformers EXPLAINED | Demystifying positional encodings.
Attention is all you need. A Transformer Tutorial: 5. Positional Encoding