Kostenloser Kurs: Ein DeepSeek-ähnliches Modell von Grund auf entwickeln
Ein Autor hat einen kostenlosen, 16-stündigen YouTube-Kurs veröffentlicht, der schrittweise erklärt, wie man ein KI-Modell im Stil von DeepSeek selbst entwickelt. Die Inhalte umfassen Attention-Architekturen und Mixture of Experts (MoE).
Entwicklung eines DeepSeek-ähnlichen Modells von Grund auf
Ein Autor hat auf YouTube einen kostenlosen 16-stündigen Kurs veröffentlicht, in dem er den Prozess der Entwicklung eines Large Language Model (LLM) von Grund auf Schritt für Schritt aufschlüsselt. Das Material deckt alles ab – von theoretischen Grundlagen und der Analyse wissenschaftlicher Papers bis hin zum Schreiben vollständig funktionsfähiger Code.
Inhalte des Kurses:
- Attention-Mechanismus mit detaillierter und klarer Erklärung
- Multi-Head Latent Attention
- Grouped Query Attention
- Positionale Kodierungen (Positional Encodings)
- Mixture of Experts (MoE)
- Viele weitere Architekturkomponenten
Für die Teilnahme am Kurs benötigen Sie lediglich einen Laptop und Durchhaltevermögen.
Warum das wichtig ist
AnalyseDies ist ein seltenes Beispiel für tiefgehende technische Bildung, das die 'Black Box' moderner LLMs öffnet. Entwickler können so die DeepSeek-Architektur nicht nur über die API, sondern auf Code-Ebene verstehen.
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