Transformerの概念と基礎についてよく説明してくれる講義です。ただし、いくつかのチャプターでは講師の声が少し聞き取りにくい部分があったため、字幕を必ずオンにして授業を受けなければならなかった残念さはありました。しかし、他のYouTube動画やウェブで見つけられる映像講義よりも一段階高いレベルの講義でした。ありがとうございます。

raymid

このOnline Classesは、Transformerを単に「実装する方法」ではなく、
なぜこのような構造が作られたのか、各モジュールがどのような役割を果たすのか、
そしてモデル全体がどのように動作するのかを設計者の視点から解剖する過程です。

Self-AttentionとMulti-Head Attentionの内部計算原理を深く分析し、
Positional Encoding、Feed-Forward Network、Encoder・Decoder構造が
どのような限界を解決するために登場したのかを数式・論文・実装コードで直接確認します。

Attentionから出発してTransformer全体の構造を直接組み立て、
実際に学習まで実行しながらモデルがどのように動作するのかを体得します。
このOnline Classesは「Transformerを完全に理解したい人」のための
最も構造的で実践的なロードマップです。

sotaaz

[NLP完全攻略 II] Transformer構造解剖：Attention拡張からモデル全体の組み立て、学習まで

ありがとうございます!いくつかのセッションを更新する際に音声関連の問題があったようです。ご指摘いただいた部分はすぐに確認して修正いたします。
貴重なレビュー、本当にありがとうございます😊