Transformer成最大赢家！登上Nature子刊
Transformer模型核心优势在于其独特的自注意力机制，这一机制极大地提升了NLP任务的性能。 最近大热的大模型（GPT、Llama等）不仅用Transformer模型统一了对所有nlp自然语言处理工作，也统一了computer vision等多模态领域。 Transformer模型有缺陷，所以大家能够不断的改进它......就在前段时间，丹麦科学家训练了一个基于Transformer的模型，可以预测人们的生活中的重大事件和结果，包括每个人死亡的大致时间，该文章登上了Nature子刊Computational Science！
本次研梦非凡《Transformer基础训练营》带你「深入理解并实践构建完整的Transformer模型」，从基础的子词分词器到高级的多头注意力机制，逐一击破关键技术点。9节课「通过理论讲解+实战演练，你将掌握模型训练和优化技巧」，学习运用Transformer解决实际科研问题，让涨点不在困难！（下滑查看课程详情）
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一、课程收获
理解Transformer模型的核心概念和原理 掌握子词分词器和BBPE算法的实现方式 构建和训练自己的Transformer模型 熟悉常见的生成策略，如束搜索和Top-K、Top-P采样 实践分布式数据并行训练和KV Cache技术 探索Transformer的变种和改进方法，提升模型效果
二、课程亮点
深入浅出Transformer模型、从理论到实战
独立实现子词分词器和BBPE算法 深入解析实现自注意力机制和多头注意力机制的源码 构建自己的Transformer模型，包括层归一化和前馈网络 实战演练分布式数据并行训练和KV Cache技术 Transformer的变种与改进方法
三、课程大纲（9节课）
第一节课：Transformer入门与子词分词器实现（4月25号）
了解Transformer模型的基本概念和原理 学习语言模型、神经网络语言模型和RNN的基础知识 实现子词分词器，包括BBPE算法和SentencePiece的应用
第二节课：多头注意力与位置编码
深入理解多头注意力机制的原理与作用 探究位置编码在Transformer中的重要性 实现自注意力机制和多头注意力机制的源码
第三节课：构建Transformer模型
理解层归一化和残差连接的作用 实现Transformer中的前馈网络 构建编码器和解码器，并将其拼装在一起
第四节课：Transformer模型的训练
学习标签平滑的作用与实现方法 探索学习率与优化器的选择 训练分词器和定义数据加载器 定义训练函数和贪心搜索策略
第五节课：分布式数据并行训练实战
理解和实践分布式数据并行训练的核心思想 使用Pytorch实现分布式数据并行训练
第六节课：KV Cache技术与阶段总结
研究KV Cache的原理和实现方式 分析KV Cache对模型效果的影响 对模型时间复杂度进行分析 探讨Mask在Transformer中的作用
第七节课：常见生成策略
比较贪心搜索和束搜索的优缺点 学习Top-K和Top-P采样策略 掌握温度对生成结果的影响
第八节课：Transformer的变种与改进
改进位置编码的方法，如可学习的位置编码和旋转位置编码 比较不同位置归一化策略的优劣，如pre-LN和post-LN 探索稀疏注意力和分组查询注意力的应用 研究不同的前馈网络结构和激活函数的效果
第九节课：Transformer变种实现与总结
实现旋转位置编码 实现稀疏注意力和分组查询注意力 不同激活函数的实现 课程总结
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六、讲师介绍
Greyfoss导师
深圳大学毕业，曾任一线互联网大厂算法工程师，目前就职于港资制造业大厂。 主导工作： 公司内多个NLP项目的开发与研究，比如智能客服机器人。现致力于结合大模型推理能力实现更好的智能客服。 CSDN百万访问量博主。 研究方向：Transformer、智能客服、大模型。
七、课程形式及时长
9节直播课，每节1小时左右
八、课程价格
原价：499元，现在3人拼团49.9元（扫码找助教，进群找群友拼团！）
拼团成功3人都可获得价值99.8元豆瓣评分9.9的书籍《基于 GPT-3 、 ChatGPT、GPT-4等 Transfromer 架构的自然语言处理》实体书
九、课程服务
配套课程资料：课程PPT Transformer交流群（购买前：拼团交流） 正式课程答疑群（购买后：直播答疑）
十一、Q&A
Q1：有问题如何询问老师？ A：本系列课程为直播课，可以在直播间弹幕发送提问，老师看见会一一解答。 Q2：课程有效期及服务有效期是多久？ A：课程有效期为1年，服务有效期至系列课程直播结束。 Q3：我们的课程学员得到最大的价值是什么？ A：1.学习完本课程能够独立实现子词分词器和BBPE算法
2.掌握多头注意力的原理与实现
3.构建自己的Transformer模型，包括层归一化和前馈网络
4.实战演练分布式数据并行训练和KV Cache技术
5.掌握Transformer的变种与改进方法
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我们还有《深度学习基础训练营》《推荐系统基础训练营》，已经都是录播课了哈～有需要也可以联系助教开通！
研梦非凡不仅有训练营！还有超强的《1对1科研论文指导》！
研梦非凡两种科研论文指导方案
1v1定制化论文指导分三个阶段：
选题阶段定制1v1指导
自己无idea： 导师根据学员实际情况与需求，引导发现论文idea或给出论文idea 自己有idea： 导师针对已有研究成果进行梳理和分析指导，让学员了解研究领域的发展状况、研究方法和趋势，确定论文idea的研究方法和目标。 本阶段结束之后，导师结合己有研究成果的情况和论文idea，对学员后续的研究方法做出初步的规划和判断，给出建议。
实验阶段定制1v1指导
根据你具体的实验需求或者想要达到的论文结果，进行实验设计，明确研究问题、实验目标和要用什么方法/模型 数据集用自己的or用老师的or用开源的。老师会根据论文区位、实现结果和idea综合给选择建议 代码coding，实验代码实现，模型训练老师都会引导、指点 针对于实验的搭建模型，调参，以上的问题老师都会给你帮助
成稿（让写作professional）阶段定制1v1指导
因语言问题，科研协作经验缺乏，大多数的同学会因为用词和表达不够professional而被误解，导致论文改稿和评分低。
没有目标期刊会议： 如果你需要老师会根据你的论文整体情况，进行期刊会议筛选与投稿建议指导 已有目标期刊会议： 根据你要发的期刊或者会议针对型的给出论文写作框架与写作格式要求 然后告诉你，论文参考文献筛选与列举该怎么写，根据不同期刊会议要求把控细节 老师会对你的论文文字部分进行逐字的审阅，并修改与调整措辞 论文中所必要的表格与图片制作，你画的图，老师都会看，并给出修改意见的
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1对1全程论文指导
全程1v1论文指导就是定制1v1的全套版，服务更细节，更适合科研小白和转行及申博人群！
全程论文指导的服务适合以下需求的同学
非常适合科研小白：有科研需求，想融会贯通地使用算法模型，了解前沿进展和方向； 非常适合转专业和研究领域做敲门砖用：从事人工智能领域工作，想系统提升算法理论，高效掌握算法设计及创新思路，快速了解论文撰写技能；
课程收获
你的目标区位/期刊/会议的科研论文
科研进度保障
主讲导师：顶会审稿人，负责经典论文+前沿论文讲解+idea给予/方向建议+写作方法+投稿建议 私人群：每个同学都有与主讲导师私人讨论的小群（idea探讨以及课程内容答疑）； 全程线上语音meeting+开麦沟通。
私人群和meeting这部分的服务定制1v1也是一样的哦～
指导周期
总指导周期=核心指导期+维护期
根据需要发表论文的区位不同，指导总周期在3到18个月不等。 核心指导期是正常的上课指导周期，维护期是学员已经写出论文投出去后，可能会收到审稿意见要求修改或者退稿的情况。 在核心指导期，一般是每周1次1对1会议指导课，每次在45分钟左右。
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研梦非凡部分导师介绍
研梦拥有一支实力强大的高学历导师团队，在计算机科学、机器学习、深度学习等领域，积累了丰富的科研经历，研究成果也发表在国际各大顶级会议和期刊上，在指导学员的过程中，全程秉持初心，坚持手把手个性化带教。包括但不限于以下导师～～
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