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AI लर्निंग पाथ
Java 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 Java में क्रम से हल करें; हर चुनौती ब्राउज़र में चलती है और तुरंत टेस्ट व AI समीक्षा मिलती है।
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1 पहले अवधारणा सीखें Python में टोकनाइज़ेशन: शब्दावली, one-hot और byte pair encoding पाठ पढ़ें →0/3टोकनाइज़ेशन
टेक्स्ट को टोकन में बदलें: शब्दावली, वन-हॉट वेक्टर और BPE।
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2 पहले अवधारणा सीखें Python में अटेंशन और सेल्फ़-अटेंशन पाठ पढ़ें →0/4अटेंशन
पोज़िशनल एन्कोडिंग और सेल्फ़-अटेंशन, कॉज़ल और मल्टी-हेड।
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3 पहले अवधारणा सीखें भाषा मॉडल टेक्स्ट कैसे बनाते हैं: Python में temperature और top-k पाठ पढ़ें →0/2नॉर्मलाइज़ेशन और जनरेशन
लेयर नॉर्मलाइज़ेशन और अगला टोकन चुनना।