Fundamentos de Modelos de Linguagem Grande: Ajuste Fino e RAG

Os modelos de linguagem grandes estão transformando a maneira como criamos aplicativos inteligentes, mas entender como personalizá-los e implantá-las de forma eficaz requer uma sólida compreensão dos conceitos principais. Você fará a transição de um aluno curioso para um profissional capaz de selecionar, ajustar e integrar modelos de linguagem de código aberto.Ao estudar detalhes conceituais e implementações de código, você aprenderá a adaptar modelos a domínios de negócios específicos e controlar suas saídas. O que você aprenderá: Entenda a arquitetura fundamental de modelos de linguagem baseados em transformadores e como eles processam texto; Aplique técnicas modernas de engenharia de prompt para orientar as saídas do modelo de forma confiável; Ajuste modelos pré-treinados usando métodos eficientes em parâmetros como LoRA e QLoRA; Configure pipelines de geração aumentada de recuperação (RAG) usando Avalie o desempenho do modelo e otimize a velocidade de inferência para cenários de produção.O curso começa com a terminologia essencial e a mecânica da tokenização, depois se move progressivamente através de estratégias práticas de ajuste fino e arquiteturas RAG modernas. Este curso foi projetado para desenvolvedores de software, entusiastas de dados e iniciantes técnicos ansiosos para construir com IA generativa; nenhuma experiência prévia de aprendizado de máquina é necessária, embora a familiaridade básica com o Python seja útil.Comece a ler hoje para desbloquear o potencial dos modelos de linguagem personalizados.