От MNIST к Transformer. Часть 4. Gradient Descent. Обучаем нашу модель
Мы живем в эпоху, когда ИИ стал доступен каждому. Но за магией PyTorch скрывается колоссальная инженерная работа и сложные вычислительные процессы, которые для большинства остаются черным ящиком. Это четвертая статья из цикла От MNIST к Transformer, цель которого пошагово пройти путь от простого ...
Погода сигнала
Стабильно
История уже пережила первый всплеск и теперь работает как надёжный контекстный материал.
Мы живем в эпоху, когда ИИ стал доступен каждому. Но за магией PyTorch скрывается колоссальная инженерная работа и сложные вычислительные процессы, которые для большинства остаются черным ящиком. Это четвертая статья из цикла От MNIST к Transformer, цель которого пошагово пройти путь от простого CUDA ядра до создания архитектуры Transformer - фундамента современных LLM моделей. Мы не будем использовать готовые высокоуровневые библиотеки. Мы будем разбирать, как все устроено под капотом, и пересобирать их ключевые механизмы своими руками на самом низком уровне. Только так можно по настоящему понять как работают LLM и что за этим стоит. В этой статье мы разберем как работает градиентный спуск, реализуем его и обучим нашу модель для распознования mnist датасета. Приготовьтесь, будет много кода на C++ и CUDA, работы с памятью и погружения в архитектуру GPU. И конечно же математика что за этим стоит. Поехали!
Оставайтесь в сигнале
Следить за темой «От MNIST к Transformer. Часть 4. Gradient Descent. Обучаем нашу модель»
Следите не только за этой публикацией, но и за её продолжением: новыми материалами, соседними источниками и развитием сюжета.
Карта темы
Понять тему за минуту
Быстрый вход в историю: почему она важна сейчас, кто в ней участвует и куда идти дальше за контекстом.
Почему это важно сейчас
Карта темы
Открыть живую карту этой истории
Посмотрите, какие сущности, линии сюжета, источники и follow-up материалы формируют эту историю прямо сейчас.
Нажимайте на узлы
Страницы сущностей
Story timeline
Продолжить следить за темой
Короткая линия событий и follow-up материалов, чтобы быстро понять ход темы.
Насколько можно опираться
Сигнал и надёжность Habr
Источник работает в быстрый ритме: 0% последних материалов попадают в горячее окно, а 8% дают выраженный поисковый сигнал.
Надёжность
10
Свежесть
22
Источников в сюжете
4
Похожие статьи
Еще материалы, которые пересекаются по тегам, источнику или категории.
Промпты Nano Banana для фото и изображений: Бесплатно для Нано Банана Про
Создание безупречного визуала в Nano Banana — это не вопрос везения, а результат правильной коммуникации с нейросетью. В отличие от простых моделей прошлого, этот инструмент спо...
Погода сигнала
История уже пережила первый всплеск и теперь работает как надёжный контекстный материал.
Почему сейчас
История уже пережила первый заголовок, но всё ещё активно развивается.
Пошаговая инструкция установки MTProto прокси через Service Node + VLESS
Если вы когда-нибудь пытались поднять прокси для Telegram на сервере, то знаете, что такое «мессенджер не грузит». В этой инструкции я предлагаю рассмотреть подробную, пошаговую...
Погода сигнала
Сейчас это одна из самых сильных точек сигнала: тема тянет поиск, внимание или редакционный приоритет.
Почему сейчас
Тема уже растёт в поиске: импульс 918 и 27 внешнего сигнала.
Накрутка поведенческих факторов для роста позиций — реально ли за день занять топ 1 Яндекса
Знаете, можно много долго спорить о том, что вот там умеют делать, а наши ничего не умеют. Но подход Яндекса к формированию поисковой выдачи мне всегда импонировал больше, нежел...
Погода сигнала
История уже пережила первый всплеск и теперь работает как надёжный контекстный материал.
Почему сейчас
История уже пережила первый заголовок, но всё ещё активно развивается.
Тени истории. Ренессанс – революция, подарившая миру главный инструмент шпионов
Вторая статья цикла о криптографии, в котором мы рассказываем, как человечество училось прятать и расшифровывать секреты — от древних методов до современных алгоритмов. Сегодня ...
Погода сигнала
История уже пережила первый всплеск и теперь работает как надёжный контекстный материал.
Почему сейчас
История уже пережила первый заголовок, но всё ещё активно развивается.
Еще материалы от Habr
Свежие публикации и продолжение темы от той же редакции.
Промпты Nano Banana для фото и изображений: Бесплатно для Нано Банана Про
Создание безупречного визуала в Nano Banana — это не вопрос везения, а результат правильной коммуникации с нейросетью. В отличие от простых моделей прошлого, этот инструмент спо...
Погода сигнала
История уже пережила первый всплеск и теперь работает как надёжный контекстный материал.
Почему сейчас
История уже пережила первый заголовок, но всё ещё активно развивается.
Пошаговая инструкция установки MTProto прокси через Service Node + VLESS
Если вы когда-нибудь пытались поднять прокси для Telegram на сервере, то знаете, что такое «мессенджер не грузит». В этой инструкции я предлагаю рассмотреть подробную, пошаговую...
Погода сигнала
Сейчас это одна из самых сильных точек сигнала: тема тянет поиск, внимание или редакционный приоритет.
Почему сейчас
Тема уже растёт в поиске: импульс 918 и 27 внешнего сигнала.
Накрутка поведенческих факторов для роста позиций — реально ли за день занять топ 1 Яндекса
Знаете, можно много долго спорить о том, что вот там умеют делать, а наши ничего не умеют. Но подход Яндекса к формированию поисковой выдачи мне всегда импонировал больше, нежел...
Погода сигнала
История уже пережила первый всплеск и теперь работает как надёжный контекстный материал.
Почему сейчас
История уже пережила первый заголовок, но всё ещё активно развивается.
Тени истории. Ренессанс – революция, подарившая миру главный инструмент шпионов
Вторая статья цикла о криптографии, в котором мы рассказываем, как человечество училось прятать и расшифровывать секреты — от древних методов до современных алгоритмов. Сегодня ...
Погода сигнала
История уже пережила первый всплеск и теперь работает как надёжный контекстный материал.
Почему сейчас
История уже пережила первый заголовок, но всё ещё активно развивается.