- Компиляторы
-
Обучение
Изучить Python Запускаемые примеры, NumPy, pandas и другое Изучить ИИНейросети, ML и LLM с нуля Изучить C и C++ Указатели, память, STL и современный C++ Изучить C#Основы C#, ООП, LINQ, async и упражнения .NET Изучить MatplotlibЛинейные, столбчатые, точечные и круговые диаграммы с визуализацией Алгоритмы на Python Поиск, сортировка, рекурсия и визуализация O(n) Алгоритмы на C и C++ Сравнение реализаций на C и C++ Программирование для детей Учись программировать, играя!
- ЗадачиНовое
- УчителямНовое
- Обновления
- Угостить кофе
Учебный путь по ИИ
Соберите части Transformer на Rust
9 задач о том, как устроены большие языковые модели: токенизаторы и byte pair encoding, позиционное кодирование, самовнимание, каузальное и многоголовое внимание, нормализация слоя и выбор следующего токена. Решайте их по порядку на Rust; каждая запускается в браузере с мгновенными тестами и отзывом ИИ.
Войдите, чтобы сохранить прогресс на пути.
0%решено
0 / 9
-
1 Сначала разберитесь в теме Токенизация: словарь, one-hot и byte pair encoding на Python Читать урок →0/3Токенизация
Превращение текста в токены: словари, one-hot векторы и BPE.
- 1 Токенизатор слов и словарь Легко Решить на Rust
- 2 One-hot кодирование Легко Решить на Rust
- 3 Слияния Byte Pair Encoding (BPE) Средне Решить на Rust
-
2 Сначала разберитесь в теме Attention и self-attention на Python Читать урок →0/4Внимание
Позиционное кодирование и самовнимание, каузальное и многоголовое.
-
3 Сначала разберитесь в теме Как языковые модели генерируют текст: temperature и top-k на Python Читать урок →0/2Нормализация и генерация
Нормализация слоя и выбор следующего токена.
- 1 Нормализация слоя Средне Решить на Rust
- 2 Сэмплирование с температурой и top-k Средне Решить на Rust