Tag: transformer arkitektur
Rotary Position Embeddings (RoPE): Fordeler og Ulemper i Store Språkmodeller
Oppdag hvorfor Rotary Position Embeddings (RoPE) har erstattet tradisjonelle metoder i store språkmodeller. Vi ser på fordelene med lengre kontekst, men også ulempene.
Read More
Fra regelbasert NLP til LLM: En 30-års reise i språkteknologi
Utforsk den utrolige reisen fra stive, regelbaserte systemer til dagens resonnerende store språkmodeller (LLM) i denne dype analysen av NLP-evolusjonen.
Read More
Causal vs Bidireksjonell Oppmerksomhet i Store Språkmodeller
Et dypdykk i de kritiske kompromissene mellom causal og bidireksjonell oppmerksomhet i moderne transformer-modeller. Vi utforsker hvordan valg av oppmerksomhetsmekanisme påvirker ytelse, hastighet og bruksområder.
Read More
Residual Connections og Layer Normalization i Store Språkmodeller: Grunnleggende for stabil trening
Residual connections og layer normalization er nøkkelen til å trene dype store språkmodeller. Uten dem ville GPT, BERT og Llama ikke eksistert. Her forklarer vi hvordan de fungerer, hva som skiller Pre-LN fra Post-LN, og hvilke praktiske valg du må treffe.
Read More