Fundamentos de Modelos de Linguagem Grande: De Transformadores a Ajuste Fino

Modelos de linguagem grandes estão transformando a maneira como criamos software, mas entender como eles realmente funcionam sob o capô é a chave para criar aplicativos de IA verdadeiramente robustos.Este curso baseado em texto orienta você através da mecânica de transformadores, IA generativa e otimização de modelos modernos. Você passará de um aluno curioso para um profissional capaz de entender, ajustar e implantar modelos de linguagem modernos.Ao estudar conceitos fundamentais, analisar trechos de código escritos e explorar estratégias avançadas de otimização, você ganhará a confiança para trabalhar com modelos de todos os tamanhos. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura fundamental dos transformadores, incluindo codificadores, decodificadores e mecanismos de autoatenção. - Explore modelos de IA generativos modernos, como GPT, BERT, T5 e Llama, e aprenda como eles processam texto. - Aplique técnicas de ajuste fino eficientes em parâmetros (PEFT) como LoRA para adaptar modelos com recursos mínimos de hardware. - Implemente estratégias de quantização, incluindo precisão de 4 bits e 8 bits, para otimizar modelos para uma implantação eficiente. - Configure fluxos de trabalho de treinamento distribuídos usando ferramentas como DeepSpeed e Fully Sharded Data Parallel (FSDP). - Domine os conceitos básicos de geração aumentada de recuperação (RAG) e bancos de dados vetoriais para conectar modelos a dados externos. O curso começa com a terminologia essencial e a evolução do processamento de linguagem natural antes de passar para a mecânica do transformador, estratégias de ajuste fino e técnicas avançadas de escalabilidade.Explicações escritas e passos claros de código garantem que você compreenda a teoria e a implementação prática. Este curso foi projetado para iniciantes, desenvolvedores de software e entusiastas de dados que desejam entrar no mundo da IA generativa.Não é necessária experiência prévia em aprendizado de máquina para começar. Comece a ler hoje mesmo para desbloquear o potencial de modelos de linguagem grandes e construir seu kit de ferramentas de engenharia de IA.