第 6 講 -Transformers 和大型語言模型 (LLM)

原文作者：Luis R Soenksen

原文來源：https://www.youtube.com/embed/2nu-csmHvSc

本講座探討 Transformer 和大型語言模型 (LLM)、為 ChatGPT、Claude、Gemini、Llama 等現代人工智慧系統以及許多多模式基礎模型提供支援的深度學習架構。我們首先介紹主要的語言模型系列——包括自回歸、自動編碼和編碼器-解碼器架構——並追蹤 LLM 從早期的 Transformer 模型（如 BERT 和 GPT）到當今的大規模多模態系統的快速演進。然後，講座將探討擴展、指令調整、強化學習、檢索增強和系統工程如何改變法學碩士的能力，而不僅僅是增加模型大小。講座的後半部分提供了 Transformer 架構的直觀而嚴格的演練，解釋了 token 嵌入、位置編碼、自註意力、查詢鍵值 (QKV) 向量、縮放點積注意力、多頭注意力、殘差連接、層歸一化、前饋網絡和 GPT 式轉換器塊。透過視覺範例和數學公式，學生可以從工程層面理解 Transformer 如何建立上下文表示並執行下一個標記預測。最後，我們探討相同的架構如何從自然語言擴展到生物醫學文本、電子健康記錄（EHR）、生物序列、醫學成像、圖表和多模式醫療保健應用，同時討論幻覺、模型對齊、安全性、可解釋性以及醫學和全球健康中負責任的部署等實際考慮因素。 #AI #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DeepLearning #Transformers #LargeLanguageModels #LLMs #GPT #ChatGPT #AttentionMechanism #SelfAttention #GenerativeAI #FoundationAIls #NaturalL​​atatatatatatatat 或者Tatlecting #SelfAttention #GenerativeAI #FoundationAIls #NaturalL​​atat,atatatatatatat 或者atLat 或者atatatatatatatiaatiaatiaatiadiadiadiadiat架diiatFatectFatFatFataxFatiadieiatFatdiatatatatatatiadatiadatiadatatatatatatatiadddatat架datatatat架高架dS起錯不能dSH計算計算H5555555F #ComputationalBiology #VisionTransformer #MultimodalAI #AIEducation #GraduateCourse #AIInMedicine #GlobalHealth #MedicalEducation #MachineLearningCourse