(Ken Cen出品)Generative AI第21部 如何推理 Llama 大語言模型 上部

你是否對大語言模型的黑盒運作充滿好奇？你是否想親手打造屬於自己的高效 Transformer 模型？現在，一門全新的實戰課程正等著你來探索！

從理論到實踐的全解析

本課程將帶你從零開始，從模型整體架構到每一個細節組件的實現，都有專業講解。你將學會如何利用 PyTorch 搭建Transformer 模型，並深入掌握其核心技術：

Input embedding

Positional Encoding

Layer Normalization

Feed Forward Network

Add & Norm

Multi-Head Attention

Cross Attention

Initial Transformer

如何處理翻譯功能的Tokenizer

如何創建Bilingual Datasets

如何創建 DataLoader

如何實現數據驗證和評估

深入淺出的代碼講解
課程將逐步帶你走過每一行代碼，詳解 tensor 的維度變換、各層之間的連接（如 skip connection 和殘差結構）以及背後的數學推導。無論你是初學者還是有經驗的深度學習愛好者，都能在這裡找到屬於你的學習亮點！

前沿技術與實戰案例結合
不僅僅停留在理論講解，課程還融合了 Transformer 模型在實際應用中的各種優化技巧。你將看到如何利用預先計算的頻率參數，如何在推理階段借助 KV Cache 大幅減少不必要的運算，進而達到高性能的模型運行效果。