Introduzione ai Modelli Transformer e agli LLM per il NLP

I modelli Transformer hanno rivoluzionato il modo in cui i computer comprendono il linguaggio umano, alimentando ogni cosa, dai motori di ricerca all'IA conversazionale. Per lavorare con le moderne tecnologie linguistiche, devi prima afferrare i meccanismi fondamentali che fanno funzionare questi modelli. Questo corso solo testuale ti guida attraverso i concetti chiave del Natural Language Processing (NLP) e delle architetture transformer, aiutandoti a costruire una solida base concettuale attraverso spiegazioni dettagliate e chiari frammenti di codice. Cosa imparerai: - Comprendere il cambiamento fondamentale dai modelli NLP tradizionali alle moderne architetture basate su transformer. - Esplorare il funzionamento interno dei meccanismi di auto-attenzione e come elaborano il contesto testuale. - Confrontare le famiglie di modelli più diffuse, inclusi i sistemi solo-encoder (BERT), solo-decoder (GPT) e encoder-decoder (T5). - Apprendere le basi del prompt engineering e i moderni concetti di Retrieval-Augmented Generation (RAG). - Scoprire come il pre-training e il fine-tuning adattano i modelli di grandi dimensioni per compiti linguistici specifici. - Analizzare casi d'uso reali del NLP come la classificazione del testo, la riassunzione e la traduzione. Il corso inizia con la terminologia essenziale e la storia del NLP prima di approfondire i meccanismi di attenzione e le architetture di modelli specifici. Progredirai attraverso analisi concettuali ed esempi di codice illustrativi che dimostrano come questi modelli sono progettati e applicati nel panorama tecnologico odierno. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, sviluppatori software e appassionati di tecnologia che desiderano un'introduzione chiara e adatta ai principianti al NLP moderno. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con il deep learning per iniziare. Inizia a leggere oggi per svelare i principi fondamentali alla base dei moderni modelli linguistici.