• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Transformers demystified: how do ChatGPT, GPT-4, LLaMa work? скачать в хорошем качестве

Transformers demystified: how do ChatGPT, GPT-4, LLaMa work? 1 год назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Transformers demystified: how do ChatGPT, GPT-4, LLaMa work?
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Transformers demystified: how do ChatGPT, GPT-4, LLaMa work? в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Transformers demystified: how do ChatGPT, GPT-4, LLaMa work? или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Transformers demystified: how do ChatGPT, GPT-4, LLaMa work? в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Transformers demystified: how do ChatGPT, GPT-4, LLaMa work?

In this video, I explain in detail how large language models (LLMs) like GPT-2, ChatGPT, LLaMa, GPT-4, Mistral, etc. work, by going over the code as they are implemented in the Transformers library by Hugging Face. We start by converting text into so-called input_ids, which are integer indices in the vocabulary of a Transformer model. Internally, those get converted into so-called "hidden states", which are embeddings for each of the input tokens. Finally, the last hidden states get turned into so-called "logits" which are unnormalized scores. We can get the model's prediction for the next token by taking the logits of the last token in the sequence and performing an argmax operator on it. This gives us the index of the next token in the model's vocabulary. Note: there are some small tweaks among large language models: some use absolute position embeddings (as shown in this video for GPT-2), newer models like LLaMa and Mistral use RoPe or Alibi position embeddings (but position embeddings would deserve its own video) some models place the layernorms before or after the self-attention Those details were skipped to get the gist of the entire architecture of GPT-2.

Comments
  • Автоматизация взлома оборудования с помощью кода Клода 2 недели назад
    Автоматизация взлома оборудования с помощью кода Клода
    Опубликовано: 2 недели назад
  • I Let Cursor Build and Test a Marketplace App 9 дней назад
    I Let Cursor Build and Test a Marketplace App
    Опубликовано: 9 дней назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Creating your own ChatGPT: Supervised fine-tuning (SFT) 2 года назад
    Creating your own ChatGPT: Supervised fine-tuning (SFT)
    Опубликовано: 2 года назад
  • Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again) 7 месяцев назад
    Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Stanford CS25 - Transformers United
    Stanford CS25 - Transformers United
    Опубликовано:
  • What are AI agents really? An illustration with Tiny Agents 6 месяцев назад
    What are AI agents really? An illustration with Tiny Agents
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Qwen3-coder-next -- НОВЫЙ ТОП ИИ ЛОКАЛЬНО, БЕСПЛАТНО И БЕЗЛИМИТНО! CLI, сравнение кодинг агентов 1 день назад
    Qwen3-coder-next -- НОВЫЙ ТОП ИИ ЛОКАЛЬНО, БЕСПЛАТНО И БЕЗЛИМИТНО! CLI, сравнение кодинг агентов
    Опубликовано: 1 день назад
  • Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24 1 год назад
    Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24
    Опубликовано: 1 год назад
  • 400 часов вайб-кодинга: всё, что нужно знать | Claude, GPT, агенты Трансляция закончилась 2 недели назад
    400 часов вайб-кодинга: всё, что нужно знать | Claude, GPT, агенты
    Опубликовано: Трансляция закончилась 2 недели назад
  • Выставка Потребительской Электроники США Инновации Патенты Интересно 2026 12 дней назад
    Выставка Потребительской Электроники США Инновации Патенты Интересно 2026
    Опубликовано: 12 дней назад
  • Зачем нужна топология? 2 недели назад
    Зачем нужна топология?
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Кто пишет код лучше всех? Сравнил GPT‑5.2, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3, Qwen 3 Max, Kimi, GLM 1 месяц назад
    Кто пишет код лучше всех? Сравнил GPT‑5.2, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3, Qwen 3 Max, Kimi, GLM
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Лучший документальный фильм про создание ИИ 1 месяц назад
    Лучший документальный фильм про создание ИИ
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Плачу $100 за Claude. Он автоматизировал весь мой YouTube 6 дней назад
    Плачу $100 за Claude. Он автоматизировал весь мой YouTube
    Опубликовано: 6 дней назад
  • Contributing a model to HF series: part 1 2 года назад
    Contributing a model to HF series: part 1
    Опубликовано: 2 года назад
  • Я попробовал OpenAI Prism для проведения реальных математических исследований. 2 недели назад
    Я попробовал OpenAI Prism для проведения реальных математических исследований.
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Запуск нейросетей локально. Генерируем - ВСЁ 2 месяца назад
    Запуск нейросетей локально. Генерируем - ВСЁ
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Одно изображение стоит NxN слов | Диффузионные трансформаторы (ViT, DiT, MMDiT) 2 недели назад
    Одно изображение стоит NxN слов | Диффузионные трансформаторы (ViT, DiT, MMDiT)
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение 1 год назад
    Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5