NLP 核心技能：注意力机制和Transformer架构全面剖析

ChatGPT爆火的同时，导致大语言模型(LLM)得到了空前的关注，各行各业的从业者开始应用ChatGPT提升日常工作效率。

从某种程度上讲，ChatGPT 会颠覆以往的 NLP 行业的生态，对整个NLP行业进行了降维打击。除了一些大厂，很多科研院校已经跟不上NLP领域最先进的技术了。ChatGPT 的功能强大，大家应该有目共睹。传统的NLP很难超越chatGPT，所以我们能做的就是跟紧行业发展的脚步，学习前沿强大的NLP技术。

对于NLPer来说，学习如何构建一个自己的chatGPT是很有价值的。不仅可以增强你对NLP模型的理解，还使你能够自定义模型、解决实际问题并探索创新机会。

深蓝学院根据大家的需求开设了「生成式预训练语言模型：理论与实战」课程。 本门课程会从经典方案开始讲起，最后带着大家实现自己的mini-ChatGPT。 在讲解原理的同时，课程非常注重代码实践，算法的代码实现穿插于每个算法理论之中。

深蓝学院mini-ChatGPT项目介绍

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课程导师

黄佳

新加坡科技研究局人工智能高级研究员，主攻方向为NLP大模型的研发与应用、持续学习、AI in FinTech、AI in Spectrometry Data。曾著有《零基础学机器学习》、《数据分析咖哥十话》等多部畅销书籍，深耕数据科学领域多年，积累了丰富的科研项目和政府、银行、能源、医疗等领域 AI 项目落地实战经验。

课程大纲

课程目标

本门课程采 透彻理解以ChatGPT为代表的生成式语言模型的原理以及代码实现，自主开发属于自己的ChatGPT。

（1）掌握语言模型的经典与主流算法，及其发展脉络；

（2）深刻理解ChatGPT的若干核心技术；

（3）动手实现mini版本的ChatGPT。

学后收获

1. 你将获得现代NLP技术的关键内核和完整脉络（摒弃一切已经不需要过多了解的过时东西）

2. 你将搭建起一个属于你自己的简版ChatGPT（生成式语言模型）

3. 你将掌握NLP领域编程基本功和PyTorch主要内容

4. 你将掌握注意力机制和Transformer架构的核心思想以及代码实现

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