Kita sedang berada di era keemasan ketiga AI. Pada dua era keemasan sebelumnya (1950-an–1960-an dan 1980-an), ada kekecewaan karena keterbatasan teknologi. Namun, teknologi AI saat ini melampaui ekspektasi. Secara khusus, Transformer yang diperkenalkan pada 2017 dimulai sebagai model terjemahan mesin, tetapi kini memengaruhi hampir semua bidang. Ini dianggap sebagai pengetahuan esensial bagi insinyur modern. Tujuan pertama dokumen ini adalah memberikan jalur tercepat bagi insinyur untuk memahami Transformer.
Apa yang diberikan dokumen ini
- Panduan ringkas: Memberikan informasi yang cukup untuk mempelajari Transformer.
- Contoh kode Python yang bisa dipraktikkan: Membantu pemahaman dengan menyediakan contoh kode Python yang dapat dijalankan langsung oleh pembaca.
- Materi referensi untuk eksplorasi lebih lanjut: Memperkenalkan berbagai pilihan dokumen agar pembaca dapat mengaksesnya dengan lebih mudah.
Daftar isi
- Part 1: Jaringan saraf: Memperkenalkan konsep dasar jaringan saraf.
- Part 2: Jaringan saraf berulang (RNNs): Membahas RNN termasuk LSTM dan GRU.
- Part 3: Pemrosesan bahasa alami (NLP) dan mekanisme perhatian: Memberikan prinsip dasar NLP termasuk terjemahan mesin dan mekanisme perhatian.
- Part 4: Transformer: Menjelaskan model Transformer.
- Lampiran: Pengetahuan dasar: Memberikan pengetahuan minimum tentang Python dan matematika yang diperlukan untuk memahami Transformer.
FAQ
- Siapa yang dapat menggunakan dokumen ini secara bebas?
- Guru atau siswa yang tergabung dalam institusi pendidikan dapat menggunakan dokumen dan gambar ini secara bebas. Dokumen dan gambar ini juga dapat digunakan dalam konferensi dan kuliah nonkomersial, dengan syarat mencantumkan tautan situs ini dan hak cipta. Jika tidak, silakan hubungi penulis.
- Apakah bisa digunakan untuk konten komersial?
- Bagi hasil: Konten ini dapat digunakan setelah menandatangani perjanjian bagi hasil. Berdasarkan perjanjian ini, 20% dari penjualan yang dihasilkan dengan menggunakan konten ini harus dibagikan.
- Pembelian penuh: Dalam kasus yang sangat jarang, permintaan untuk membeli hak atas seluruh konten akan dipertimbangkan. Biaya pembelian penuh adalah €10,000,000.
- Mengapa penulis tidak melepaskan hak cipta dokumen ini atau menggunakan lisensi Creative Commons?
- Silakan tanyakan jika ada masalah dengan dipertahankannya hak cipta. Saat mengirim email, Anda harus menyertakan setidaknya dua alamat SNS (misalnya LinkedIn, Twitter). Sejak insiden backdoor XZ, kontak anonim tidak diterima.
Pengecualian
Institusi pendidikan dapat menggunakan dokumen ini secara bebas.
Ringkasan GN⁺
- Dokumen ini adalah panduan ringkas yang memberikan pengetahuan dasar yang diperlukan untuk memahami model Transformer.
- Ciri khasnya adalah membantu pembaca belajar secara langsung melalui contoh kode Python yang bisa dipraktikkan dan berbagai materi referensi.
- Model Transformer adalah inti dari teknologi AI modern, dan memahaminya sangat penting bagi insinyur.
- Dokumen ini dapat digunakan secara bebas oleh institusi pendidikan, sedangkan penggunaan komersial memerlukan izin dari pemegang hak cipta.
- Ini adalah materi yang berguna bagi orang-orang yang ingin mengeksplorasi teknologi atau proyek lain yang terkait dengan Transformer.
Belum ada komentar.