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！

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......

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

1. 理解Transformer模型的核心概念和原理
2. 掌握子词分词器和BBPE算法的实现方式
3. 构建和训练自己的Transformer模型
4. 熟悉常见的生成策略，如束搜索和Top-K、Top-P采样
5. 实践分布式数据并行训练和KV Cache技术
6. 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

1. 配套课程资料：课程PPT
2. Transformer交流群（购买前：拼团交流）
3. 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

1. 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
2. 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。
3. 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

1. 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
2. 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
3. 代码coding，实验代码实现，模型训练老师都会引导、指点
4. 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