태그별 기사: transformers

대형 언어 모델: 기초와 실습

언어 모델, LLM, 토큰, instruct 버전, 다중모달성을 알아보세요. 개발자를 위한 Colab에서 Qwen 실습 실행. 오픈 모델 실험 시작.

Prompt Caching LLM: KV cache 10배 저렴

Prompt Caching 분석: OpenAI와 Anthropic이 비용과 지연을 줄이기 위해 KV attention을 캐싱하는 방법. 개발자를 위한 기술 세부 사항, inference 예제. LLM 쿼리를 가속화하세요.

transformers의 Self-attention과 multi-head

attention mechanisms 분해: self-attention, cross-attention, multi-head 예제와 PyTorch 코드. AI 개발자를 위한 이론, 수학, 실습. scaled dot-product attention 공부.

신경망과 곱셈: 트랜스포머에서의 SwiGLU

퍼셉트론이 곱셈을 하지 않는 이유와 SwiGLU가 문제를 해결하는 방법을 분석. 공식, 벤치마크, LLM 적용. 중/시니어 개발자 대상.