What You Need to Know Before
You Start

Starts 4 June 2025 11:53

Ends 4 June 2025

00 days
00 hours
00 minutes
00 seconds
course image

Sur la biologie d'un grand modèle de langage - Partie 1

Explorez les mécanismes internes de Claude 3.5 Haiku à travers la méthodologie de traçage de circuits d'Anthropic, en examinant comment les grands modèles de langage fonctionnent à un niveau fondamental.
Yannic Kilcher via YouTube

Yannic Kilcher

2458 Cours


54 minutes

Optional upgrade avallable

Not Specified

Progress at your own speed

Free Video

Optional upgrade avallable

Aperçu

Explorez les mécanismes internes de Claude 3.5 Haiku à travers la méthodologie de traçage de circuits d'Anthropic, en examinant comment les grands modèles de langage fonctionnent à un niveau fondamental.

Programme

  • Introduction aux grands modèles de langage
  • Aperçu des grands modèles de langage (LLMs)
    Contexte historique et évolution des LLMs
    Introduction à Claude 3.5 Haiku
  • Comprendre les architectures de réseaux de neurones
  • Aperçu des fondamentaux des réseaux de neurones
    Architecture du transformeur
    Architecture spécifique de Claude 3.5 Haiku
  • Fondements de la méthodologie de traçage de circuits
  • Introduction au traçage de circuits
    Importance pour comprendre le fonctionnement des LLMs
    Étapes méthodologiques impliquées
  • Internes du modèle Claude 3.5 Haiku
  • Examen des composants clés
    Mécanismes d'attention et leur rôle
    Fonctionnalités des couches internes
  • Analyse fonctionnelle de Claude 3.5 Haiku
  • Traçage des circuits clés dans Claude 3.5 Haiku
    Comprendre le traitement du contexte et des jetons
    Comment Claude génère des sorties cohérentes
  • Techniques pratiques de traçage de circuits
  • Outils et logiciels pour le traçage de circuits
    Analyse des voies de prise de décision dans les LLMs
    Études de cas et exercices pratiques
  • Implications du traçage de circuits pour le développement de l'IA
  • Informations obtenues grâce à une analyse détaillée des circuits
    Limites et défis des méthodes actuelles
    Directions futures et applications dans la recherche en IA
  • Résumé et récapitulatif
  • Points clés à retenir du cours
    Questions ouvertes dans la recherche sur les LLMs
    Préparation pour la Partie 2 : Avancées et applications des LLMs

Sujets

Informatique