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Stanford que Ensina Mais sobre LLMs do que a Maioria dos Profissionais de IA
#llm #stanford #chatgpt #inteligenciaartificial #ia Em vez de assistir a uma hora de Netflix, assista a esta palestra de 2 horas da Stanford que vai te ensinar mais sobre como LLMs como ChatGPT e Claude são construídos do que a maioria das pessoas trabalhando em empresas de IA de ponta aprende em suas carreiras inteiras.Essa é uma das aulas mais valiosas que você vai encontrar sobre o funcionamento real dos grandes modelos de linguagem. Direto, profundo e sem enrolação.Se você quer entender de verdade como essas tecnologias são feitas por dentro, essa palestra é ouro puro. Pare o que está fazendo e invista essas 2 horas. Vale muito mais do que parece.Comente: você prefere usar IA ou entender como ela realmente funciona?
Autoencoders - Explained
An autoencoder is a neural network that learns to compress its own input and rebuild it. We start with the impossible-sounding task — squeeze a 49-pixel image down to two numbers and expand it back — then build the hourglass architecture, split it into encoder and decoder, and derive the reconstruction loss that trains the whole thing without a single label. By the end you'll see why the bottleneck is the real trick: forcing the network to carry meaning through a narrow waist is what organises the latent space and turns one idea into denoising, anomaly detection, and generation. *Related Videos* ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Variational Autoencoder - Explained: https://youtu.be/geH5HnRapRs Generative Adversarial Networks (GANs) - Explained: https://youtu.be/G-fXV-o9QV8 Convolutional Neural Networks (CNNs) - Explained: https://youtu.be/YGILT182T6w Recurrent Neural Networks (RNNs) - Explained: https://youtu.be/8G1fImBCMcQ Backpropagation is Just the Chain Rule: https://youtu.be/VCGlYxGJZ04 Activation Functions in Neural Networks - Explained: https://youtu.be/slp222E_0d4 UMAP - Explained: https://youtu.be/kwILqPNZyeo Normalization vs Standardization - Explained: https://youtu.be/87C5hkTY8RI *Contents* ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 00:00 - The Impossible Shortcut 00:22 - The Bottleneck 00:53 - Encoder and Decoder 01:21 - Reconstruction Loss 01:48 - The Latent Space 02:08 - Why This Matters *Follow Me* ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 🐦 X: @datamlistic https://x.com/datamlistic 📸 Instagram: @datamlistic https://www.instagram.com/datamlistic 📱 TikTok: @datamlistic https://www.tiktok.com/@datamlistic 👔 Linkedin: https://www.linkedin.com/company/datamlistic *Channel Support* ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ The best way to support the channel is to share the content. ;) If you'd like to also support the channel financially, donating the price of a coffee is always warmly welcomed! (completely optional and voluntary) ► Patreon: https://www.patreon.com/datamlistic ► Bitcoin (BTC): 3C6Pkzyb5CjAUYrJxmpCaaNPVRgRVxxyTq ► Ethereum (ETH): 0x9Ac4eB94386C3e02b96599C05B7a8C71773c9281 ► Cardano (ADA): addr1v95rfxlslfzkvd8sr3exkh7st4qmgj4ywf5zcaxgqgdyunsj5juw5 ► Tether (USDT): 0xeC261d9b2EE4B6997a6a424067af165BAA4afE1a #autoencoders #deeplearning #machinelearning
Why Modern LLMs Use GQA | Multi Query and Grouped Query Attention Visually Explained
Why do modern LLMs like Llama, Qwen, Gemma and Gemini use Grouped-Query Attention (GQA) instead of standard Multi-Head Attention (MHA)? In this video we build a complete intuition for Multi-Query Attention (MQA) and Grouped-Query Attention (GQA), two important transformer attention optimizations used in modern large language models. We understand how KV cache memory and memory bandwidth become major bottlenecks during autoregressive decoding and LLM inference, and why transformer architectures moved toward MQA and GQA attention mechanisms for faster inference and reduced KV cache size. We visually explain Multi-Query Attention, Grouped-Query Attention and the spectrum between MHA, MQA and GQA, including how shared key and value projections work across attention heads. We also compare MQA vs GQA performance, KV cache memory consumption, decoding latency and inference efficiency. The second half of the video focuses on implementation in PyTorch, where we start from a baseline Multi-Head Attention implementation and modify it step-by-step into Multi-Query Attention and Grouped-Query Attention. At the end of the video we go through GQA uptraining techniques proposed for converting existing transformer multi head checkpoints into MQA/GQA models. ⏱️ Timestamps: 00:00 Intro - KV Cache Memory & Bandwidth Bottleneck 02:46 Multi-Query Attention (MQA) Explained 03:57 Intuition for what MQA attention heads learn 06:18 Spectrum of MHA, MQA and GQA 07:48 Grouped-Query Attention (GQA) Explained 09:54 KV Cache Size Comparisons 11:04 MQA vs GQA vs MHA Performance Comparisons 11:51 Baseline Multi-Head Attention (MHA) Implementation 13:40 MQA Implementation in PyTorch 15:51 GQA Implementation in PyTorch 17:54 Uptraining MQA/GQA Models 📖 Resources: MQA Paper - https://arxiv.org/pdf/1911.02150 GQA Paper - https://arxiv.org/pdf/2305.13245 🔔 Subscribe: https://tinyurl.com/exai-channel-link Email - explainingai.official@gmail.com
¿Qué es la Inteligencia Artificia?l: explicación fácil en 14 minutos
La Inteligencia Artificial ya está en tu móvil, en YouTube, en Netflix, en asistentes virtuales, en coches autónomos y en muchas herramientas de trabajo. Pero, ¿qué es realmente la IA? En este video te explico de forma clara y visual qué es la Inteligencia Artificial, cómo funciona el Machine Learning, qué son las redes neuronales, dónde se usa hoy y cuáles son sus beneficios y riesgos. Aprenderás: Qué significa realmente “Inteligencia Artificial” Cómo aprende una máquina a partir de datos Qué es el Machine Learning Qué son las redes neuronales, explicado fácil Ejemplos reales de IA en la vida diaria Beneficios de la IA: automatización, eficiencia y productividad Riesgos de la IA: ética, empleo, privacidad y sesgos Por qué la IA no es magia, sino patrones, datos y decisiones humanas La IA no reemplaza la pregunta humana. La hace más importante. Si quieres entender la tecnología que está cambiando el mundo sin complicarte con tecnicismos, este video es para ti. Suscríbete para más explicaciones claras sobre tecnología, inteligencia artificial y futuro digital.
How AI Creates Images Explained | Diffusion Models & Prompt to Image AI
How does AI actually create images from a simple text prompt? In this video, we break down the magic behind AI image generation in 4 simple stages — from training the AI's visual brain to turning random noise into stunning, detailed pictures. Whether you're using Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion, or any other AI art generator, this guide will help you understand exactly what's happening behind the scenes when you type a prompt and watch an image appear. 🔑 What you'll learn: • Stage 1: How the AI Learns — Building a Visual Brain with training data • Stage 2: How AI Analyzes Your Prompt — Turning words into meaning • Stage 3: From Noise to Image — The Diffusion Process explained • Stage 4: Why AI Generates Multiple Versions of the same prompt We also explore the bigger question: If an AI can create art, what does it mean to be an artist? Perfect for beginners, creators, designers, and anyone curious about how generative AI, machine learning, neural networks, and diffusion models work together to create images. 👍 Like, subscribe, and turn on notifications for more easy explainers on AI, technology, and the future of creativity. #AI #ArtificialIntelligence #AIArt #ImageGeneration #DiffusionModels #MachineLearning #GenerativeAI #DeepLearning #PromptEngineering #AIExplained #Midjourney #StableDiffusion #DALLE #TechExplained #FutureOfAI
Machine Learning: ruta para ser programador de IA
Machine Learning: la ruta ser desarrollador de Inteligencia Artificial (científico de datos) 📙 ¡Empieza GRATIS con mi ebook de HTML! 👉 https://bit.ly/htmlgratis 📄 Blog 👉 https://www.academia-x.com/blog/ruta-machine-learning-para-ser-programador-de-inteligencia-artificial 🚀 Conviértete en Programador Profesional 👉 https://www.academia-x.com 🖥 Equipos recomendados 👉 https://www.amazon.com/shop/programadorx (enlace afiliado) ---------------------------------------- Sígueme en mis redes 📰 https://www.linkedin.com/in/xavier-reyes-ochoa https://www.instagram.com/programador.x https://www.tiktok.com/@programador.x https://www.facebook.com/programadorxyz https://www.youtube.com/@ProgramadorX ---------------------------------------- Cursos gratuitos 🎁 📘 Edita código con VSCode 👉 https://bit.ly/3UEMoNq 📕 Usa inteligencia artificial con ChatGPT 👉 https://bit.ly/4beDOtQ 📙 Publica páginas web 👉 https://bit.ly/3w35QtI 📗 Aprende a programar con Python 👉 https://bit.ly/3UmdCXw Cursos premium 🚀 📚 Bootcamp de HTML, CSS, JavaScript, Hosting, React, Angular, SQL, Node.js, Python, Algoritmos, Diseño de Sistemas, Preparación para Entrevistas y AWS 👉 https://bit.ly/4aSXJPw ╔═╦═╦═╦══╦═╦══╦═╦═╦══╦══╦═╦═╗ ╔╗╔╗ ║╬║╬║║║╔═╣╬║╔╗║║║║║╔╗║╗╗║║║╬║ ╚╗╔╝ ║╔║╗╣║║╚╗║╗╣╠╣║║║║║╠╣║╩╝║║║╗╣ ╔╝╚╗ ╚╝╚╩╩═╩══╩╩╩╝╚╩╩═╩╩╝╚╩══╩═╩╩╝ ╚╝╚╝ 🤖 ¡Aprende Machine Learning (ML), Aprendizaje Automático o Aprendizaje de Máquinas y la ciencia de los datos (data science) para ser un programador analista de datos! 🚀 Descubre como la inteligencia artificial (IA), la programación y los algoritmos se combinan para revolucionar nuestro futuro en esta rama específica de artificial intelligence (AI). Desde el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (#NLP) hasta la traducción automática de idiomas y la visión por computadora, exploraremos las herramientas y técnicas que están impulsando la robótica y la automatización. 💡 Te comparto bases de datos, estadísticas, cálculos, derivadas y matrices, todo para comprender mejor el Deep Learning (aprendizaje profundo), y algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado, semi-supervisado y por refuerzo. ¡No te pierdas este vídeo que desbloqueará los secretos de la inteligencia artificial y te inspirará a explorar los límites de lo posible! 🧠💻 🤯 📚 Contenido 0:00 - Ruta Machine Learning 2024 1:00 - Ramas de la Inteligencia Artificial 2:37 - Aprender a programar en Python 3:36 - Lenguaje de consultas: SQL 4:05 - Algoritmos 4:33 - Matemáticas 5:25 - Visualización y análisis de datos 6:20 - Proyectos 7:20 - Bibliotecas y frameworks 9:27 - Plataformas como Kaggle 10:26 - Servicios de la nube #machinelearning #inteligenciaartificial #algoritmo #nlp #deeplearning #tecnologia 🎁👇 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 🥚 10% OFF | ACADEMIA-X.COM | código: PROGRAMADORX ------------------------------------------------------------------------------------------------
Qué es Deep Learning (o Aprendizaje Profundo): De la Neurona Biológica a la Red Neuronal Artificial
Deep Learning (o Aprendizaje Profundo) permite que las computadoras aprendan tareas usando Redes Neuronales en términos de una jerarquía de conceptos con múltiples niveles de representación a partir de datos crudos. Este video explica visualmente qué es y qué caracteriza al aprendizaje profundo. 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn https://www.linkedin.com/in/octaviogutierrez/ Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2024, 8 de Enero). Qué es Deep Learning (o Aprendizaje Profundo): De la Neurona Biológica a la Red Neuronal Artificial [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video] ******************************************** Para guiar tu aprendizaje en Machine Learning, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. También, aquí les comparto una lista de reproducción que contiene exclusivamente temas de aprendizaje profundo: https://www.youtube.com/playlist?list=PLat2DtY8K7YWwkfn4pGi6hn8dOpbrHb_z ******************************************** Índice del Video: 0:00 Introducción 0:25 Qué es Deep Learning 1:24 Neuronas Biológicas 3:20 Redes Neuronales Artificiales 6:39 Modelos profundos (múltiples capas) 8:44 Deep Learning con Datos Crudos 13:42 Jerarquía de Conceptos 16:36 Definiciones de Deep Learning 17:13 Librerías de Python para Deep Learning ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. ⭐ De la co-fundadora de Código Máquina, productos de cosmética natural SINHAKI: https://www.amazon.com.mx/stores/sinHaki/page/1BD34FBC-C0F9-44F5-AC69-520634334C61?ref_=ast_bln #DeepLearning #AprendizajeProfundo #RedesNeuronales #IA #InteligenciaArtificial #AI #Python #AprendizajeAutomático #AprendizajeDeMaquina #MachineLearning
¿Qué es un LLM? Enormes Modelos del Lenguaje | Large Language Models
Vídeo patrocinado por la Universitat Politècnica de València: https://www.upv.es Grados y posgrados UPV para un talento sin límites: https://upvxxl.es Esto es ha sucedido en los últimos años cuando entrenado a IAs cada vez más grandes, como GPT-3 o PaLM. Enormes Modelos del Lenguaje que agregan en su interior una gran fuente de información y capacidades aprendidas de forma no explícita, que están sirviendo de camino hacia Inteligencias Artificiales más generales. En el vídeo de hoy os explicaré esta impresionante historia de IAs cada vez más grandes e inteligentes. --- ¡MÁS DOTCSV! ---- 📣 NotCSV - ¡Canal Secundario! https://www.youtube.com/c/notcsv 💸 Patreon : https://www.patreon.com/dotcsv 👓 Facebook : https://www.facebook.com/AI.dotCSV/ 👾 Twitch!!! : https://www.twitch.tv/dotcsv 🐥 Twitter : https://twitter.com/dotCSV 📸 Instagram : https://www.instagram.com/dotcsv/ -- ¡MÁS CIENCIA! --- 🔬 Este canal forma parte de la red de divulgación de SCENIO. Si quieres conocer otros fantásticos proyectos de divulgación entra aquí: http://scenio.es/colaboradores
¿Qué es una Red Neuronal? ¿Cómo funcionan?
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CÓMO funcionan las REDES NEURONALES | Entenderlo FÁCIL! ✌️
¿Quieres APRENDER RÁPIDO en cómo funcionan las REDES NEURONALES? Mira este vídeo, porque lo explico muy SENCILLO! ✅ ❤️👇SÓLO PARA LOS AMANTES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Si quieres aprender TODO sobre Inteligencia Artificial, te recomiendo que te suscribas 👇👇 https://www.youtube.com/channel/UCdaUGY5rcAUB49VllY3Hsfg?sub_confirmation=1 ¿Qué utilizo yo para desarrollar en Machine Learning? 📺Gigabyte Technology G27FC: https://amzn.to/2PzkoLW 📺Acer Nitro VG240YS: https://amzn.to/3sQAIGC 🐭Logitech G PRO X SUPERLIGHT: https://amzn.to/3qbptGJ ⌨️Newskill Suiko Ivory: https://amzn.to/3v76fFj 🎙Blue Yeti Microphone : https://amzn.to/3kHxrGJ 🔊Razer Nari Essential Auriculares: https://amzn.to/386NhW0 ★SÍGUEME EN MIS OTRAS REDES★ ►Instagram: https://www.instagram.com/aprendeinnovando/ ►Facebook: https://www.facebook.com/Aprende-Innovando-106407887999892/
👁🗨 ¡Redes Neuronales CONVOLUCIONALES! ¿Cómo funcionan?
Las Redes Neuronales Convolucionales son un tipo de red neuronal especialmente diseñada para aprender a analizar de los patrones más complejos de una imagen. ¿Quieres saber cómo funcionan? ¡En el vídeo de hoy te presentaré qué es una red neuronal convolucional! 🔰 [2ª PARTE] - https://youtu.be/ysqpl6w6Wzg --- ¡MÁS DOTCSV! ---- 📣 NotCSV - ¡Canal Secundario! https://www.youtube.com/c/notcsv 💸 Patreon : https://www.patreon.com/dotcsv 👓 Facebook : https://www.facebook.com/AI.dotCSV/ 👾 Twitch!!! : https://www.twitch.tv/dotcsv 🐥 Twitter : https://twitter.com/dotCSV 📸 Instagram : https://www.instagram.com/dotcsv/ -- ¡MÁS CIENCIA! --- 🔬 Este canal forma parte de la red de divulgación de SCENIO. Si quieres conocer otros fantásticos proyectos de divulgación entra aquí: http://scenio.es/colaboradores
Cómo funcionan las redes neuronales - Inteligencia Artificial
¿Sabes por qué las redes neuronales pueden aprender cosas? Ya tengo cursos! Aprende a programar desde cero con Python: https://www.domestika.org/es/courses/5228-introduccion-a-la-programacion-con-python/ringatech Aprende IA desde cero con Python: https://www.domestika.org/es/courses/5239-introduccion-a-la-ia-con-python/ringatech En este video investigamos cómo es posible que las redes generen aprendizaje. Busco hacerlo de manera que cualquiera pueda entenderlo, sin requerir un conocimiento previo, ni entrar de momento en temas técnicos o matemáticos. Seguramente habrá más partes de este video, así que si te interesa por favor suscríbete. Déjame un comentario si te gustaría que hiciera más videos de este tema. ¿Te gustaría apoyarme para generar contenido más constantemente? Patreon: https://www.patreon.com/ringatech = = = = = = = = Información de música de fondo Inspired Kevin MacLeod (incompetech.com) Licensed under Creative Commons: By Attribution 3.0 License http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/ = = = = = = = = Recomiendo este libro gratuito de Michael Nielsen si te interesa el tema http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ = = = = = = = = ¡Déjame tus comentarios y suscríbete!