- Large Language Model నిర్వచనం తెలుసుకోవడం. - Self-Attention మెకానిజం సూత్రాన్ని అర్థం చేసుకోవడం. - Positional Encoding మరియు Vector Embeddings పాత్రను గ్రహించడం.

లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ (LLM): బిలియన్ల కొద్దీ పారామీటర్లతో భాషా నమూనాలను నేర్చుకున్న న్యూరల్ నెట్‌వర్క్. Self-Attention మెకానిజం: ఒక వాక్యంలో ఒక పదం మిగతా అన్ని పదాలతో ఎంత సంబంధం కలిగి ఉందో ఒకేసారి గణిస్తుంది. ఉదాహరణ: 'బ్యాంకు ఒడ్డున పిల్లి కూర్చుంది' అనే వాక్యంలో 'బ్యాంకు' అంటే ఇక్కడ నది ఒడ్డు (River Bank) అని మిగతా పదాల ఆధారంగా గుర్తిస్తుంది. Embeddings: ప్రతి పదాన్ని వందలాది డైమెన్షన్లు గల సంఖ్యా వెక్టర్‌గా మారుస్తుంది.

సారాంశం (Summary):

సెల్ఫ్-అటెన్షన్ ద్వారా పదాల సందర్భాన్ని సంపూర్ణంగా అర్థం చేసుకోవడమే LLM ల అపూర్వ విజయ రహస్యం.

సిలబస్ రిఫరెన్స్: TutorialsPoint AI Reference టౌన్‌కనెక్ట్ AI కంప్యూటర్ అకాడమీ

Self-Attention Example

సాధారణంగా చేసే పొరపాట్లు (Common Mistakes):

LLM లకు మనలాగా నిజమైన స్వతంత్ర చైతన్యం ఉండదు. అవి గణాంక సంభావ్యత (Statistical Probability) ఆధారంగా తర్వాతి పదాన్ని అంచనా వేస్తాయి.

తదుపరి పాఠం How Gen AI Works: Foundation Models, Fine-Tuning & Inference

ఉచిత కంప్యూటర్ కోర్సులు (Free Computer Academy)

C_PROG

CPP_PROG

JAVA_PROG

PYTHON_PROG

AI & Generative AI Masterclass

AI & Machine Learning Foundations

Generative AI, LLMs & Prompt Engineering

Multimodal Generation & AI Coding Assistants

AI APIs, RAG, Autonomous Agents & Business

Capstone Projects, Assessment & Certification

What is an LLM? Transformer Architecture & Self-Attention

ఈ పాఠానికి సరైన తెలుగు వీడియో ప్రస్తుతం అందుబాటులో లేదు. త్వరలో మళ్లీ వెతుకుతాము.

ఉపోద్ఘాతం (Introduction):

ఈ పాఠంలో మీరు నేర్చుకునే అంశాలు:

సారాంశం (Summary):

సాధారణంగా చేసే పొరపాట్లు (Common Mistakes):

LLM

Self-Attention

Word Embeddings

1. ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్ లో వాక్యంలోని పదాల మధ్య సంబంధాలను కొలిచే ప్రధాన మెకానిజం ఏది?

CERTIFICATE OF COMPLETION

AI & Generative AI Masterclass