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视觉Transformer革新图像处理 多模态LLM新引擎

讲师Ava在讲座中详细介绍了深度序列建模的基本概念和实际应用。她首先通过二维平面上预测小球运动轨迹的例子说明，在处理带有时间依赖的数据时，历史信息对预测结果的重要性。接着，她回顾了前一讲中关于感知机和前馈神经网络的内容，并阐释了如何将这些基础模型扩展到序列数据场景，即通过递归神经网络（RNN）传递和更新隐藏状态，从而捕捉数据的时序关系。讲座还指出了序列数据在语音、文本、医疗信号、金融数据等领域内的广泛存在，为后续探讨更先进的基于注意力机制的序列模型奠定了理论基础。

该音频内容主要介绍了一个面向AI/ML工程师的生成式AI面试速成课程。主讲人讲解了一个时长一小时的短期课程，旨在帮助求职者准备与生成式AI和大型语言模型相关的面试问题。课程计划涵盖七个热门问题，包括生成模型的定义、生成模型与判别模型的区别，以及Transformer架构的细节（如嵌入、位置编码、多头注意力机制、层归一化、残差连接等）。 在具体内容中，主讲人首先定义了生成模型，指出其目标是学习数据的联合概率分布P(X,Y)以模拟数据生成过程，从而能够生成新的数据实例，并常用于无监督学习任务。生成模型的例子包括GPT系列、变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs），可应用于图像生成、合成数据和语音生成等。 随后，内容详细对比了生成模型与判别模型。生成模型关注数据如何生成，学习联合概率P(X,Y)；而判别模型仅关注学习条件概率P(Y|X)以区分不同类别，即学习决策边界。主讲人还提及了两种模型在训练焦点、数据用途和具体模型示例（如朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型属于生成模型）上的差异。该速成课程被定位为面试准备的起点，并提及了一个更全面的包含100个问题的八小时深度学习面试课程。