Por que uma cabeça não basta Multi Head Attention do Zero скачать в хорошем качестве

Por que uma cabeça não basta Multi Head Attention do Zero

Se a atenção é um mecanismo de busca, o Multi-Head Attention é ter uma equipe de especialistas trabalhando para você. Entender como fatiar tensores e gerenciar subespaços de representação é o que separa quem apenas "usa" modelos de quem realmente entende a arquitetura dos Transformers. Neste vídeo, evoluímos o código do mecanismo de atenção puro para a implementação robusta do Multi-Head Attention usando PyTorch. Sem bibliotecas prontas, sem esconder a lógica. Vamos transformar a teoria do paper "Attention is All You Need" em código funcional, linha por linha. Domine a peça central que faz o GPT e o Gemini funcionarem. Entenda a ambiguidade da linguagem com o exemplo visual do telescópio. Guia visual para os shapes de tensores que confundem todo mundo. Código testado e validado com torch.allclose. 📂 Código no GitHub: https://github.com/luischary/deeplear... 📺 Vídeo Anterior (Fundamentos):    • Implementando Attention do Zero: Self, Mas...   00:00 - Por que uma cabeça não basta? (O Problema da Miopia) 01:25 - O Plano 02:51- Fatiando o Tensor (O Segredo do view e transpose) 04:45 - Cálculo em Paralelo e a Matemática das Heads 05:46 - Visualizando a Atenção: O que cada especialista vê? (Heatmaps) 06:47 - Reconstruindo o Contexto (Concatenate e a Matriz Wo) 09:56 - Masked self-attention 12:40 - Cross-Attention 14:22 - O Grand Finale: Criando o Módulo QKVMultiheadAttention 17:03 - Encerramento #attentionisallyouneed #multiheadattention #pytorch #python #transformer