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，Josh Starmer新推出的课程“Attention in Transformers: Concepts and Code in PyTorch”重点讲解了语言模型中的注意力机制如何提升token嵌入。这一知识对于希望利用AI进行预测分析和情绪分析的加密货币交易者至关重要。

根据Andrew Ng的说法，已发布了一门新课程，专注于LLM变压器中的注意力机制及其在PyTorch中的实现。这门课程旨在提供深入的技术见解，对利用AI进行市场预测的算法交易策略产生潜在影响。