• 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

🧠 Creating Token Embeddings – Live Coding with Sebastian Raschka (Chapter 2.7) скачать в хорошем качестве

🧠 Creating Token Embeddings – Live Coding with Sebastian Raschka (Chapter 2.7) 7 месяцев 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...
🧠 Creating Token Embeddings – Live Coding with Sebastian Raschka (Chapter 2.7)
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: 🧠 Creating Token Embeddings – Live Coding with Sebastian Raschka (Chapter 2.7) в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно 🧠 Creating Token Embeddings – Live Coding with Sebastian Raschka (Chapter 2.7) 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 🧠 Creating Token Embeddings – Live Coding with Sebastian Raschka (Chapter 2.7) 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



🧠 Creating Token Embeddings – Live Coding with Sebastian Raschka (Chapter 2.7)

Check out Sebastian Raschka's book 📖 Build a Large Language Model (From Scratch) | https://hubs.la/Q03l0mSf0 📖 In this live-coding tutorial, AI & LLM engineer and author ‪@SebastianRaschka‬ walks through Chapter 2.7: Creating Token Embeddings from Build a Large Language Model (From Scratch). This is a pivotal step in building your own transformer-based language model, where raw token IDs are transformed into dense vector representations that the model can understand and learn from. 0:00 - Introduction to Token Embeddings 0:39 - Illustrative Example with PyTorch 1:15 - Understanding Embedding Layers 3:54 - Embedding Weight Matrix Behavior 5:09 - Practical Example of Embedding Usage 8:09 - Conclusion and Next Steps 📘 About the Book Build a Large Language Model (From Scratch) is a practical and eminently satisfying hands-on journey into the foundations of generative AI. Without relying on any existing LLM libraries, you’ll code a base model, evolve it into a text classifier, and ultimately create a chatbot that can follow your conversational instructions. And you’ll really understand it because you built it yourself! 💡 Perfect for developers, ML practitioners, and NLP enthusiasts who want to build, not just use, large language models. 🔗 Get the Book: https://hubs.la/Q03l0mSf0 📌 Subscribe for new chapters, expert tips, and hands-on walkthroughs from top Manning authors. #SebastianRaschka #LLM #TokenEmbeddings #Embeddings #DeepLearning #PyTorch #NLP #Transformers #MachineLearning #ManningPublications #LiveCoding

Comments
  • 📐 Encoding Word Positions – Live Coding with Sebastian Raschka (Chapter 2.8) 7 месяцев назад
    📐 Encoding Word Positions – Live Coding with Sebastian Raschka (Chapter 2.8)
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Краткое объяснение больших языковых моделей 1 год назад
    Краткое объяснение больших языковых моделей
    Опубликовано: 1 год назад
  • Управление поведением LLM без тонкой настройки 1 месяц назад
    Управление поведением LLM без тонкой настройки
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Build a Large Language Model (from Scratch) - Chapter by Chapter
    Build a Large Language Model (from Scratch) - Chapter by Chapter
    Опубликовано:
  • Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение 1 год назад
    Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • LLM Research Papers Summaries
    LLM Research Papers Summaries
    Опубликовано:
  • 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
  • Что такое встраивание слов? 11 месяцев назад
    Что такое встраивание слов?
    Опубликовано: 11 месяцев назад
  • Claude Code с агентами проще (и лучше) чем кажется 3 недели назад
    Claude Code с агентами проще (и лучше) чем кажется
    Опубликовано: 3 недели назад
  • Кто пишет код лучше всех? Сравнил GPT‑5.2, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3, Qwen 3 Max, Kimi, GLM 4 недели назад
    Кто пишет код лучше всех? Сравнил GPT‑5.2, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3, Qwen 3 Max, Kimi, GLM
    Опубликовано: 4 недели назад
  • Экспресс-курс RAG для начинающих 4 месяца назад
    Экспресс-курс RAG для начинающих
    Опубликовано: 4 месяца 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
  • Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде 8 дней назад
    Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде
    Опубликовано: 8 дней назад
  • Тренды в ИИ 2026. К чему готовиться каждому. 1 месяц назад
    Тренды в ИИ 2026. К чему готовиться каждому.
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • 🔧  Live Coding with Sebastian Raschka: Python Environment Setup for Building LLMs 7 месяцев назад
    🔧 Live Coding with Sebastian Raschka: Python Environment Setup for Building LLMs
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Почему «Трансформеры» заменяют CNN? 2 месяца назад
    Почему «Трансформеры» заменяют CNN?
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • NotebookLM: большой разбор инструмента (12 сценариев применения) 1 месяц назад
    NotebookLM: большой разбор инструмента (12 сценариев применения)
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Декораторы Python — наглядное объяснение 2 месяца назад
    Декораторы Python — наглядное объяснение
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Swiss tables в Go. Наиболее полный разбор внутреннего устройства новой мапы 5 дней назад
    Swiss tables в Go. Наиболее полный разбор внутреннего устройства новой мапы
    Опубликовано: 5 дней назад
  • Large Language Diffusion Models - The Era Of Diffusion LLMs? 11 месяцев назад
    Large Language Diffusion Models - The Era Of Diffusion LLMs?
    Опубликовано: 11 месяцев 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