KZ
bin
Негізгі бет
Қазірдің өзінде танымал
Тікелей эфир
Ұнаған бейнелер
Қайтадан қараңыз
Жазылымдар
Кіру
Тіркелу
Ең жақсы KZbin
Фильм және анимация
Автокөліктер мен көлік құралдары
Музыка
Үй жануарлары мен аңдар
Спорт
Ойындар
Комедия
Ойын-сауық
Тәжірибелік нұсқаулар және стиль
Ғылым және технология
LLaMA explained: KV-Cache, Rotary Positional Embedding, RMS Norm, Grouped Query Attention, SwiGLU
1:10:55
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models - Explained visually + PyTorch code from scratch
26:55
Synyptas 4 | Кәріс районның абыройын құртты !
20:38
Остановили аттракцион из-за дочки!
00:42
HAH Chaos in the Bathroom 🚽✨ Smart Tools for the Throne 😜
00:49
👆🏻Если любишь маму, жми на «МЫ поехали в ПИТЕР…» и увидишь самый лучший влог 👀
00:32
Coding LLaMA 2 from scratch in PyTorch - KV Cache, Grouped Query Attention, Rotary PE, RMSNorm
Рет қаралды 37,848
Facebook
Twitter
Жүктеу
1
Жазылу 41 М.
Umar Jamil
Күн бұрын
Пікірлер: 87
1:10:55
LLaMA explained: KV-Cache, Rotary Positional Embedding, RMS Norm, Grouped Query Attention, SwiGLU
Umar Jamil
Рет қаралды 62 М.
26:55
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models - Explained visually + PyTorch code from scratch
Umar Jamil
Рет қаралды 25 М.
20:38
Synyptas 4 | Кәріс районның абыройын құртты !
kak budto
Рет қаралды 948 М.
00:42
Остановили аттракцион из-за дочки!
Victoria Portfolio
Рет қаралды 3,5 МЛН
00:49
HAH Chaos in the Bathroom 🚽✨ Smart Tools for the Throne 😜
123 GO! Kevin
Рет қаралды 14 МЛН
00:32
👆🏻Если любишь маму, жми на «МЫ поехали в ПИТЕР…» и увидишь самый лучший влог 👀
Miracle
Рет қаралды 2,2 МЛН
58:04
Attention is all you need (Transformer) - Model explanation (including math), Inference and Training
Umar Jamil
Рет қаралды 384 М.
50:55
Quantization explained with PyTorch - Post-Training Quantization, Quantization-Aware Training
Umar Jamil
Рет қаралды 20 М.
34:24
Learn How LLAMA 3 Works Now: The Complete Beginner’s Guide
Kye Gomez
Рет қаралды 2,5 М.
13:11
ML Was Hard Until I Learned These 5 Secrets!
Boris Meinardus
Рет қаралды 304 М.
14:06
RoPE (Rotary positional embeddings) explained: The positional workhorse of modern LLMs
DeepLearning Hero
Рет қаралды 23 М.
54:52
BERT explained: Training, Inference, BERT vs GPT/LLamA, Fine tuning, [CLS] token
Umar Jamil
Рет қаралды 39 М.
11:17
Rotary Positional Embeddings: Combining Absolute and Relative
Efficient NLP
Рет қаралды 32 М.
36:47
Harder Drive: Hard drives we didn't want or need
suckerpinch
Рет қаралды 1,7 МЛН
8:33
The KV Cache: Memory Usage in Transformers
Efficient NLP
Рет қаралды 38 М.
1:26:21
Mistral / Mixtral Explained: Sliding Window Attention, Sparse Mixture of Experts, Rolling Buffer
Umar Jamil
Рет қаралды 27 М.
20:38
Synyptas 4 | Кәріс районның абыройын құртты !
kak budto
Рет қаралды 948 М.