Как работают трансформеры в LLM моделях: визуальное объяснение (Глава 5)

Трансформеры — архитектура, на которой держатся GPT-подобные модели. В этом выпуске простыми визуальными шагами разбираем путь от токенов и эмбеддингов до предсказания следующего слова и настройек сэмплинга. Что разберём: - токены и токенизация; эмбеддинги и «геометрия смыслов» - окно контекста и ограничение длины - общая схема трансформера: embedding → (внимание/MLP) → unembedding - логиты, softmax, температура, argmax vs. случайная выборка - как это связывается со «Вниманием» (следующая глава) - Кому подойдёт: начинающим в DL/НЛП, продактам и разработчикам, кто хочет быстро понять, почему трансформеры стали стандартом для LLM. #искусственныйинтеллект трансформеры, LLM, глубокое обучение, нейросети, GPT, NLP, machine learning, embeddings, softmax, внимание, MLP, tokenizer, context window, logits, temperature, sampling, визуальное объяснение