AI लर्निंग पाथ

C# में Transformer के हिस्से बनाएँ

9 चुनौतियाँ इस बारे में कि बड़े भाषा मॉडल अंदर से कैसे काम करते हैं: टोकनाइज़र और बाइट पेयर एन्कोडिंग, पोज़िशनल एन्कोडिंग, सेल्फ़-अटेंशन, कॉज़ल और मल्टी-हेड अटेंशन, लेयर नॉर्मलाइज़ेशन और अगला टोकन चुनना। इन्हें C# में क्रम से हल करें; हर चुनौती ब्राउज़र में चलती है और तुरंत टेस्ट व AI समीक्षा मिलती है।

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    टोकनाइज़ेशन

    टेक्स्ट को टोकन में बदलें: शब्दावली, वन-हॉट वेक्टर और BPE।

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    1. 1 वर्ड टोकनाइज़र और शब्दावली आसान C# में हल करें
    2. 2 वन-हॉट एन्कोडिंग आसान C# में हल करें
    3. 3 बाइट पेयर एन्कोडिंग (BPE) मर्ज मध्यम C# में हल करें
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    अटेंशन

    पोज़िशनल एन्कोडिंग और सेल्फ़-अटेंशन, कॉज़ल और मल्टी-हेड।

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    1. 1 साइनसॉइडल पोज़िशनल एन्कोडिंग मध्यम C# में हल करें
    2. 2 स्केल्ड डॉट-प्रोडक्ट अटेंशन कठिन C# में हल करें
    3. 3 कॉज़ल (मास्क्ड) सेल्फ़-अटेंशन मध्यम C# में हल करें
    4. 4 मल्टी-हेड सेल्फ़-अटेंशन कठिन C# में हल करें
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    नॉर्मलाइज़ेशन और जनरेशन

    लेयर नॉर्मलाइज़ेशन और अगला टोकन चुनना।

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    1. 1 लेयर नॉर्मलाइज़ेशन मध्यम C# में हल करें
    2. 2 टेम्परेचर और टॉप-k सैंपलिंग मध्यम C# में हल करें