作者董董灿,致力于帮助小伙伴快速入门AI算法,公众号《董董灿是个攻城狮》主理人。
基于Transformer的大模型已经成为AI的顶流,该架构可以处理文本、语音和图像,基于此技术的AI应用也层出不穷。
本专栏将围绕Transformer系统从零讲解背景与算法技术,帮你打通理解该架构的最后一公里,祝你通过 Transformer 架构。
本专栏已完成更新,内容非常多,也有不少好玩的大模型应用的体验方法。
祝你学有所成,收获满满。
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《Transformer通关秘籍》由AI算法专家董董灿精心打造,带你从零深入理解Transformer架构的核心技术。专栏系统讲解文本、语音及图像处理的底层原理,结合65篇实战文章及大模型应用案例,助你快速掌握AI领域最炙手可热的架构知识。已完成更新内容包含Qwen2、GPT等模型解析,以及Top_k采样、KVCache等关键技术,适合AI开发者和技术爱好者深度学习。

【为什么学习Transformer?】 作为AI领域的革命性架构,Transformer已全面渗透NLP、CV和多模态领域。本专栏由《董董灿是个攻城狮》公众号主理人撰写,通过系统化教学揭开ChatGPT、Midjourney等应用背后的核心技术。

【专栏亮点】

  1. 完整知识体系:从Attention机制到Decoder-Only结构,逐层解析模型原理
  2. 实战案例丰富:包含Qwen2、BERT等主流模型结构详解
  3. 关键技术剖析:深入讲解Top_p采样、温度参数、KVCache等工业级应用技巧
  4. 配套学习社区:提供AI学习圈交流平台(见置顶文章)

【作者背景】 董董灿作为资深AI算法工程师,擅长将复杂理论转化为易懂知识。专栏包含65篇深度文章(1篇免费试读),累计13万字,已帮助185+学员突破技术瓶颈。

【学习路径】

  • 基础篇:位置编码、Self-Attention等核心概念
  • 进阶篇:Prefill/Decode推理过程、Logits后处理
  • 应用篇:大模型API参数调优实战技巧

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