LLM (Large Language Model)lar aslida qanday ishlashi ko'pchilikka, ayniqsa dasturchilarga qiziq bo'lsa kerak. Shu o'rinda o'zim ham qariyb yarim yildan beri ML va Deep Learning'ni chuqurroq o'rganishga kirishdim.
Machine Learning
ML haqida yaxshi intuitsiya shakllantirish uchun kitob o'qish yetarli bo'ldi. Albatta, bu oson bo'lgani yo'q. Chunki 8 yillik ish faoliyatim davomida matematika va statistikani ancha esimdan chiqarishga ulgurgan ekanman.
Deep Learning
Ammo "Deep Learning"ga kelganda kitob o'qishning o'zi yetarli bo'lmadi. Eng qiyini, turli deep learning modellar haqida intuitsiya shakllantirish bo'ldi.
Izlanishlar jarayonida MIT tomonidan yaqinda taqdim etilgan Introduction to Deep Learning online bootcampga duch kelib qoldim. Darslarda mavzularga juda chuqur kirilmagan bo'lsa-da, intuitsiya shakllantirish uchun yetarli bo'ldi.
Tavsiya etiladigan materiallar
Darslarni ko'rishdan oldin quyidagi materiallarni ko'zdan kechirishni maslahat beraman:
- Matrix multiplication — matritsalarni ko'paytirish
- Derivative — hosila
- Gradient — gradient
- Gradient descent — gradient tushish
- Linear regression — chiziqli regressiya
