课程链接: https://www.udemy.com/course/concept-coding-llm-transformerattention-deepseek-pytorch/
近年来,随着人工智能的快速发展,大型语言模型(LLMs)如ChatGPT和DeepSeek成为行业焦点。为了更好地理解这些模型的底层原理,我参加了Udemy上的《Introduction to LLMs Transformer, Attention, DeepSeek PyTorch》课程。课程内容全面系统,从attention机制的基本原理讲起,逐步引导学习者理解transformer架构的核心思想。特别是对自注意力、多头注意力、位置编码等关键技术进行了深入解析,帮助我掌握了构建高效自然语言处理模型的核心技术。此外,课程还详细介绍了DeepSeek这一前沿模型,展示了其在优化注意力机制方面的创新。通过实战演练和代码示例,我不仅理解了模型的训练流程,还学会了如何进行微调,提升模型的实用性。对AI初学者和开发者来说,这门课程内容丰富、逻辑清晰,是打牢基础和迈向高级应用的绝佳选择。强烈推荐给所有对AI、自然语言处理有兴趣的朋友!
课程链接: https://www.udemy.com/course/concept-coding-llm-transformerattention-deepseek-pytorch/