CS 182: Lecture 12: Part 3: Transformers

Похожие видео

CS 182: Lecture 13: Part 1: NLP

What is Layer Normalization? | Deep Learning Fundamentals

Что такое модели-трансформеры и как они работают?

Трансформерные нейронные сети — ОБЪЯСНЕНИЕ! (Внимание — это всё, что вам нужно)

MLBBQ: “Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?” by Joanne Wardell

Как внедрение вращательного положения даёт толчок развитию современных LLM [RoPE]

Batch normalization | What it is and how to implement it

Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]

CS 182: Lecture 12: Part 1: Transformers

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

How positional encoding works in transformers?

Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5

CS 182: Lecture 5: Part 2: Backpropagation

Нормализация против стандартизации (масштабирование признаков в машинном обучении)

CS 182: Lecture 12: Part 2: Transformers

Why Does Batch Norm Work? (C2W3L06)

Краткое объяснение больших языковых моделей

CS480/680 Lecture 19: Attention and Transformer Networks

What are Transformer Neural Networks?

Как и зачем охлаждают атомы — Семихатов, Вишнякова