Лекция. GPT-модели - 1. Обучение без учителя и даныне в трансформере

Лекция. Последствия релиза GPT - 2

Лекция. Законы масштабирования LLM

Лекция. Метрики и неожиданные навыки GPT-3

Лекция. GPT-3 и Sparse Attention

Лекция. GPT - 2

Лекция. GAN - 4

Лекция. GAN - 3

Лекция. GAN - 2

Лекция. GAN - 1

Лекция. GPT-модели - 1. Обучение без учителя и даныне в трансформере

Лекция. GPT-модели - 2. На заре GPT. История создания GPT-1

Лекция. GPT-модели - 3. Новые способности и обучение GPT-моделей

Лекция. Введение в генеративные модели

Лекция. Автокодировщики и где они применяются

Лекция. Generative Latent Optimization

Лекция. Вариационные автокодировщики с дискретным латентным пространством (VQVAE)

Лекция. Вариационные автокодировщики с непрерывным латентным пространством (VAE)

Разбор задач финального тура олимпиады DLS 2024

Лекция. Архитектура Transformer. Decoder, QKV Attention

Лекция. Архитектура Transformer. Введение, Transformer Encoder

Разбор задач отборочного тура олимпиады DLS 2024

Pinely: Применение машинного обучения на финансовых рынках: вызовы и перспективы.

Лекция. Машинный перевод, архитектура Seq2Seq

Лекция. Механизм внимания (Attention)