Fundamentos de Modelos de Linguagem Grande em Python

Modelos de linguagem grandes (LLMs) estão transformando a maneira como interagimos com a tecnologia, mas entender como eles funcionam sob o capô é essencial para qualquer desenvolvedor moderno.Este curso baseado em texto orienta você desde os conceitos básicos do processamento de linguagens naturais até o trabalho com modelos pré-treinados poderosos. Você ganhará uma base conceitual e prática sólida em arquiteturas LLM, aprendendo a alavancar ferramentas de código aberto para construir, ajustar e avaliar modelos para tarefas de geração e processamento de texto do mundo real. O que você vai aprender: - Entenda conceitos fundamentais de LLM, arquiteturas de transformadores e técnicas de tokenização. - Carregue e utilize modelos e conjuntos de dados pré-treinados usando a biblioteca Hugging Face. - Ajuste os modelos de linguagem em conjuntos de dados de texto personalizados para adaptá-los a tarefas específicas. - Avalie o desempenho do modelo usando métricas padrão do setor e identifique vieses. - Aplique técnicas básicas de engenharia de prompt e explore padrões de geração aumentada de recuperação (RAG). O curso começa com terminologia básica e conceitos arquitetônicos antes de passar para implementações práticas baseadas em código.Você progredirá através de modelos de carregamento, processos de ajuste fino e padrões de aplicativos modernos, tudo dentro de um formato escrito estruturado. Este curso é projetado para iniciantes com conhecimento básico de Python que querem entrar no campo da IA generativa.Não é necessária experiência prévia em aprendizado de máquina. Comece sua jornada no mundo dos modelos de linguagem grandes hoje.