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新课程《实践中的Transformer》：深入解析大语言模型工作原理与优化技术

首次出现 7月22日 18:41·最近更新 7月22日 19:18

新课程《实践中的Transformer》由AMD合作推出，讲师Sharon Zhou。课程旨在提供关于Transformer大语言模型工作原理的实用视角，帮助学习者理解模型如何逐个生成文本、如何决定上下文重要性，以及量化等技术如何提升GPU上的推理速度。课程强调交互式可视化，而非纯视频教学，以帮助学习者直观理解并构建持久认知。核心学习内容包括：理解大语言模型产生幻觉的原因及RAG、思维链等技术的影响；深入观察注意力机制和层如何协同预测下一个词元；诊断推理瓶颈并掌握在GPU上加速Transformer的技巧。

多来源证据

Twitter/X AI List·twitter·5月15日 00:38

新课程：实践中的Transformer。你将获得关于基于Transformer的大语言模型如何工作的实用视角，以便你推断其行为，诊断问题

新课程：实践中的Transformer。你将获得关于基于Transformer的大语言模型如何工作的实用视角，以便你推断其行为，诊断诸如推理缓慢等问题，并就部署做出更明智的决策。本课程由与 @AMD 合作构建，并由 @realSharonZhou 教授。你将看到Transformer如何一次生成一个词元，模型在预测下一个词时如何决定哪些早期词最重要，以及量化等技术如何在GPU上加速推理。这不是一个纯视频课程；整个过程中的交互式可视化让你可以玩转这些概念并建立持久的认知。你将获得的技能： - 理解大语言模型为何产生幻觉，以及RAG和思维链如何塑造其生成内容。 - 深入观察模型内部，了解注

事件时间线

5月15日 00:38
Twitter/X AI List
新课程：实践中的Transformer。你将获得关于基于Transformer的大语言模型如何工作的实用视角，以便你推断其行为，诊断问题