Khám phá cơ chế Attention đã thay đổi Deep Learning như thế nào, từ lý thuyết đến triển khai thực tế trong các mô hình như BERT, GPT và Vision Transformers. Tìm hiểu Multi-Head Attention, Positional Encoding, và xây dựng Transformer Block từ A-Z với ví dụ và code PyTorch.
Khám phá hành trình tự tay xây dựng mô hình GPT từ đầu bằng PyTorch, bao gồm tokenizer và kiến trúc transformer, huấn luyện trên dữ liệu Shakespeare để hiểu sâu về cách hoạt động của LLM.