AI 학습 경로
Kotlin로 Transformer의 구성 요소 만들기
9개의 챌린지로 대규모 언어 모델의 내부 동작을 배웁니다. 토크나이저와 바이트 페어 인코딩, 위치 인코딩, 셀프 어텐션, 인과적 어텐션과 멀티헤드 어텐션, 레이어 정규화, 다음 토큰 샘플링을 다룹니다. Kotlin로 순서대로 풀어 보세요. 모든 문제는 브라우저에서 실행되며 즉시 테스트와 AI 리뷰를 받을 수 있습니다.
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1 먼저 개념 배우기 Python으로 배우는 토큰화: 어휘, 원-핫, 바이트 페어 인코딩 레슨 읽기 →0/3토큰화
텍스트를 토큰으로 바꿉니다: 어휘, 원-핫 벡터, BPE.
- 1 단어 토크나이저와 어휘 사전 쉬움 Kotlin로 풀기
- 2 원-핫 인코딩 쉬움 Kotlin로 풀기
- 3 바이트 페어 인코딩(BPE) 병합 보통 Kotlin로 풀기
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2 먼저 개념 배우기 Python으로 배우는 어텐션과 셀프 어텐션 레슨 읽기 →0/4어텐션
위치 인코딩과 셀프 어텐션, 인과적 어텐션과 멀티헤드 어텐션.
- 1 사인파 위치 인코딩 보통 Kotlin로 풀기
- 2 스케일드 닷-프로덕트 어텐션 어려움 Kotlin로 풀기
- 3 인과적(마스크) 셀프 어텐션 보통 Kotlin로 풀기
- 4 멀티헤드 셀프 어텐션 어려움 Kotlin로 풀기
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3 먼저 개념 배우기 Python으로 배우는 언어 모델의 텍스트 생성: Temperature와 Top-k 레슨 읽기 →0/2정규화와 생성
레이어 정규화와 다음 토큰 고르기.
- 1 레이어 정규화 보통 Kotlin로 풀기
- 2 온도와 Top-K 샘플링 보통 Kotlin로 풀기