Как я изучил LLM за две недели: Всеобъемлющая дорожная карта | На пути к науке о данных

•Желание углубиться в концепции LLM •Опыт работы в машинном обучении помог ускорить процесс •Репозиторий ml-retreat на GitHub для документирования и поддержания порядка •Использование бесплатных ресурсов, таких как книга Себастьяна Рашки •Создание LLM с нуля: основы языковых моделей, внимание к себе, трансформаторные архитектуры •Галлюцинация LLM: позиционная предвзятость, смещение экспозиции, влияние данных и тренировки •Преимущество LLM: за пределами внимания: жетоны паузы, Infini-attention, RoPE, кэширование KV, MoE •Фундаментальное понимание машинного обучения и смежных дисциплин •Математика: линейная алгебра, вероятность и статистика, математический анализ, оптимизация •Программирование и структуры: Python, фреймворки глубокого обучения, концепции глубокого обучения •Наслаждайтесь процессом, не следуйте моей дорожной карте, не доводите все до конца •Поддержка сообщества и планы на будущее •Репозиторий ml-retreat на GitHub с материалами для дальнейшего изучения

читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.