Transformer - Attention Is All You Need 논문 - LLM 기초 (Notebook LM 으로 제작)

Автор: AI 탐구생활

Загружено: 2025-10-22

Просмотров: 573

Описание:

Attention Is All You Need 논문 Notebook LM 으로 생성한 동영상 개요
본 출처는 자연어 처리에서 지배적인 반복적 신경망(recurrent neural networks, RNN) 또는 합성곱 신경망(convolutional neural networks) 대신 어텐션 메커니즘만을 기반으로 하는 새로운 네트워크 아키텍처인 **트랜스포머(Transformer)**를 소개하는 논문 발췌문입니다. 연구자들은 트랜스포머가 기계 번역 작업에서 우수한 성능을 보이며, 기존 모델보다 병렬화 가능성이 높고 훈련 시간이 훨씬 적게 소요됨을 입증합니다. 이 논문은 또한 **멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)**과 **위치 인코딩(Positional Encoding)**과 같은 모델의 구성 요소와 영어 구문 분석과 같은 다른 작업에서의 모델의 성공적인 일반화 능력을 자세히 설명합니다. 결과적으로, 트랜스포머는 WMT 2014 영어-독일어 및 영어-프랑스어 번역 작업에서 새로운 최첨단 BLEU 점수를 달성했습니다.

Transformer - Attention Is All You Need 논문 - LLM 기초 (Notebook LM 으로 제작)

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и...

Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и...

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

ЛУЧШАЯ БЕСПЛАТНАЯ НЕЙРОСЕТЬ Google, которой нет аналогов

ЛУЧШАЯ БЕСПЛАТНАЯ НЕЙРОСЕТЬ Google, которой нет аналогов

[Deep Learning 101] 트랜스포머, 스텝 바이 스텝

[Deep Learning 101] 트랜스포머, 스텝 바이 스텝

Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]

Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]

RAG простыми словами: как научить LLM работать с файлами

RAG простыми словами: как научить LLM работать с файлами

Attention/Transformer 시각화로 설명

Attention/Transformer 시각화로 설명

[핵심 머신러닝] Transformer

[핵심 머신러닝] Transformer

Как я учусь в 10 раз быстрее: Система с AI, Perplexity и NotebookLM

Как я учусь в 10 раз быстрее: Система с AI, Perplexity и NotebookLM

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

AI 안전, 잘못된 곳을 보고 있나- Distributional AGI Safety (논문 리뷰)

AI 안전, 잘못된 곳을 보고 있나- Distributional AGI Safety (논문 리뷰)

그 이름도 유명한 어텐션, 이 영상만 보면 이해 완료! - DL6

그 이름도 유명한 어텐션, 이 영상만 보면 이해 완료! - DL6

[딥러닝 기계 번역] Transformer: Attention Is All You Need (꼼꼼한 딥러닝 논문 리뷰와 코드 실습)

[딥러닝 기계 번역] Transformer: Attention Is All You Need (꼼꼼한 딥러닝 논문 리뷰와 코드 실습)

Иллюстрированное руководство по нейронной сети Transformers: пошаговое объяснение

Иллюстрированное руководство по нейронной сети Transformers: пошаговое объяснение

Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ

Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ

Будущее ИИ, о чём молчит Кремниевая долина — интервью с Демисом Хассабисом, CEO DeepMind

Будущее ИИ, о чём молчит Кремниевая долина — интервью с Демисом Хассабисом, CEO DeepMind

Почему нейросети постоянно врут? (и почему этого уже не исправить)

Почему нейросети постоянно врут? (и почему этого уже не исправить)