个人网站涉及企业内容,扬州做网站多少钱,长沙做黄叶和网站的公司有哪些,百度公司电话是多少原则#xff1a;从易到难#xff0c;只用 pytorch 从第一个项目来熟悉 transformer 的使用#xff1b;
从第二个项目来掌握对训练数据的使用方法及 transformer 的 decoder 的细节#xff1b;
从第三个项目来理解 LLM 的整个过程#xff1b; 1#xff0c;Transformer t…原则从易到难只用 pytorch 从第一个项目来熟悉 transformer 的使用
从第二个项目来掌握对训练数据的使用方法及 transformer 的 decoder 的细节
从第三个项目来理解 LLM 的整个过程 1Transformer tutorial 阶段的教程 https://github.com/wmathor/nlp-tutorial/blob/master/5-1.Transformer/Transformer_Torch.pyhttps://github.com/wmathor/nlp-tutorial/blob/master/5-1.Transformer/Transformer_Torch.py 参考 Transformer详解 - mathor Transformer的PyTorch实现 - mathor 2Transformer 原论文复现项目 The Annotated TransformerThe Annotated Transformerhttp://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 参考 The Illustrated Transformer – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time. 3自然语言处理实战——预训练模型应用及其产品化 这是一本书通过本书可以掌握自然语言处理的常用技术
如果之前没有基础则可以对其中的技术做一些扩充掌握比如词嵌入向量的技术细节。 4 开源 LLM 模型项目 OLMo
GitHub - allenai/OLMo: Modeling, training, eval, and inference code for OLMoModeling, training, eval, and inference code for OLMo - allenai/OLMohttps://github.com/allenai/OLMo OLMo 的项目论文 https://arxiv.org/abs/2402.00838
