根据@DeepLearningAI，@joshuastarmer推出的新课程“Attention in Transformers: Concepts and Code in PyTorch”提供了关于LLMs（大型语言模型）中的注意力机制如何将基本的令牌嵌入转化为丰富的上下文感知嵌入的见解，这对于希望了解AI驱动的交易算法中数据转换的交易员至关重要。

根据DeepLearning.AI，这条推文关注的是关于AI中变压器的教育课程，而不是提供与交易相关的信息。

根据DeepLearning.AI，神经网络在推动AI从早期的脑启发模型到现代变压器的过程中发挥了关键作用，影响了AI的重大突破。从使用打孔卡的简单模型到先进的深度学习技术的演变，对于开发复杂的AI应用至关重要。这一进展通过增强预测分析和决策过程影响交易算法和策略，从而为交易者提供改进的市场分析和预测工具。来源：DeepLearning.AI。