Artikel nach Tag: transformers

Große Sprachmodelle: Grundlagen und Praxis

Machen Sie sich mit Sprachmodellen, LLM, tokens, instruct versions und Multimodalität vertraut. Praktischer Start von Qwen in Colab für Entwickler. Fangen Sie an zu experimentieren mit offenen Modellen.

Prompt Caching LLM: KV cache 10-mal günstiger

Prompt Caching Aufschlüsselung: Wie OpenAI und Anthropic KV-Attention cachen, um Kosten und Verzögerungen zu reduzieren. Technische Details für Entwickler, Inferenz-Beispiele. Beschleunigen Sie Ihre LLM-Abfragen.

Self-Attention und Multi-Head in Transformers

Aufschlüsselung der Attention-Mechanismen: Self-Attention, Cross-Attention, Multi-Head mit Beispielen und PyTorch-Code. Theorie, Mathematik, Praxis für KI-Entwickler. Studieren Sie scaled dot-product attention.

Neuronale Netze und Multiplikation: SwiGLU in Transformers

Aufschlüsselung, warum Perzeptrone nicht multiplizieren und wie SwiGLU das Problem löst. Formeln, Benchmarks, Anwendung in LLM. Für Middle-/Senior-Entwickler.