• 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

Transformer Networks Explained: How ChatGPT Works скачать в хорошем качестве

Transformer Networks Explained: How ChatGPT Works 4 месяца 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...
Transformer Networks Explained: How ChatGPT Works
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Transformer Networks Explained: How ChatGPT Works в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Transformer Networks Explained: How ChatGPT Works 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 Transformer Networks Explained: How ChatGPT Works 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



Transformer Networks Explained: How ChatGPT Works

https://www.tilestats.com/ 1. The structure of the Transformer (Encoder and Decoder) 2. The decoder‑only Transformer (01:17) 3. Tokenization (02:41) 4. Word embedding (04:49) 5. Predicting the next word with attention (07:50) 6. A simple example (09:30) 7. Positional encoding (10:35) 8. The Query matrix (12:22) 9. The Key matrix (16:03) 10. Q × K (16:43) 11. Causal masking (18:05) 12. The attention matrix (19:50) 13. The Value matrix (20:58) 14. Residual connection (22:02) 15. Output projection matrix (22:35) 16. Layer normalization (LayerNorm) (23:23) 17. The linear fully‑connected layer and logits (24:37) 18. Computing the next‑word probability via softmax (26:30) 19. Top‑p sampling (28:22)

Comments
  • 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
  • Recurrent neural network (RNN) - explained super simple 1 год назад
    Recurrent neural network (RNN) - explained super simple
    Опубликовано: 1 год назад
  • Google's New AI Framework: Smarter Budgeting for Tool Use & Compute 1 день назад
    Google's New AI Framework: Smarter Budgeting for Tool Use & Compute
    Опубликовано: 1 день назад
  • U-Net clearly explained | Image Segmentation with AI 5 месяцев назад
    U-Net clearly explained | Image Segmentation with AI
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение 1 год назад
    Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • How DeepSeek Rewrote the Transformer [MLA] 9 месяцев назад
    How DeepSeek Rewrote the Transformer [MLA]
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • Convolutional Neural Network (CNN) – explained simply 1 год назад
    Convolutional Neural Network (CNN) – explained simply
    Опубликовано: 1 год назад
  • I Visualised Attention in Transformers 5 месяцев назад
    I Visualised Attention in Transformers
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • Transfer learning - explained (VGG16, MobileNet, ResNet, EfficientNet) 6 месяцев назад
    Transfer learning - explained (VGG16, MobileNet, ResNet, EfficientNet)
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Как создаются степени магистра права? 1 месяц назад
    Как создаются степени магистра права?
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Autoencoders - simply explained 1 год назад
    Autoencoders - simply explained
    Опубликовано: 1 год назад
  • Краткое объяснение больших языковых моделей 1 год назад
    Краткое объяснение больших языковых моделей
    Опубликовано: 1 год назад
  • Почему «Трансформеры» заменяют CNN? 12 дней назад
    Почему «Трансформеры» заменяют CNN?
    Опубликовано: 12 дней назад
  • Поворотные позиционные вложения: сочетание абсолютного и относительного 2 года назад
    Поворотные позиционные вложения: сочетание абсолютного и относительного
    Опубликовано: 2 года назад
  • Ex-OpenAI Scientist WARNS: 4 месяца назад
    Ex-OpenAI Scientist WARNS: "You Have No Idea What's Coming"
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ 11 месяцев назад
    Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ
    Опубликовано: 11 месяцев назад
  • Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5 4 года назад
    Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5
    Опубликовано: 4 года назад
  • Механизм внимания в больших языковых моделях 2 года назад
    Механизм внимания в больших языковых моделях
    Опубликовано: 2 года назад
  • Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA 1 год назад
    Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA
    Опубликовано: 1 год 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

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

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