tmdcjf5710347

Khóa học này không chỉ đơn thuần là "cách triển khai" Transformer,
mà là quá trình phân tích từ góc nhìn của người thiết kế về
tại sao cấu trúc này được tạo ra, vai trò của từng module,
và cách toàn bộ mô hình hoạt động.

Phân tích sâu nguyên lý tính toán bên trong của Self-Attention và Multi-Head Attention,
đồng thời xác minh trực tiếp qua công thức, bài báo và code triển khai về
Positional Encoding, Feed-Forward Network, cấu trúc Encoder·Decoder
đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế nào.

Xuất phát từ Attention, tự tay lắp ráp toàn bộ cấu trúc Transformer,
thực hiện training thực tế và thấu hiểu cách mô hình hoạt động.
Đây là lộ trình có cấu trúc và thực chiến nhất
dành cho "những ai muốn hiểu hoàn toàn về Transformer".

sotaaz

[NLP Hoàn Toàn Chinh Phục II] Phẫu Thuật Cấu Trúc Transformer: Từ Mở Rộng Attention Đến Lắp Ráp Toàn Bộ Mô Hình và Huấn Luyện

transformer

self-attention

pytorch

자연어처리(Natural Language Processing)

이 강의는 Transformer를 단순히 “구현하는 법”이 아니라,
왜 이런 구조가 만들어졌는지, 각 모듈이 어떤 역할을 하는지,
그리고 전체 모델이 어떻게 작동하는지를 설계자의 관점에서 해부하는 과정입니다.

Self-Attention과 Multi-Head Attention의 내부 계산 원리를 깊이 있게 분석하고,
Positional Encoding, Feed-Forward Network, Encoder·Decoder 구조가
어떤 한계를 해결하기 위해 등장했는지를 수식·논문·구현 코드로 직접 확인합니다.

Attention에서 출발해 Transformer 전체 구조를 직접 조립하고,
실제로 학습까지 수행하며 모델이 어떻게 동작하는지 체득합니다.
이 강의는 “Transformer를 완전히 이해하고 싶은 사람”을 위한
가장 구조적이고 실전적인 로드맵입니다.

Sotaaz

입문

초급

중급이상

파이썬

Python

파이토치

PyTorch

[NLP 완전정복 II] Transformer 구조 해부: Attention 확장부터 전체 모델 조립, 학습까지