Transformadores de ajuste fino e LLMs: de BERT a LLaMA

O processamento moderno de linguagem natural é impulsionado por modelos de transformador, mas entender como adaptar esses modelos massivos aos seus próprios dados personalizados pode parecer avassalador.Este curso baseado em texto desmistifica a arquitetura e a aplicação prática de modelos de linguagens grandes (LLMs) sem exigir um histórico em aprendizado de máquina avançado. Você passará da compreensão dos conceitos básicos do Transformer para o ajuste fino e a otimização de modelos como BERT, Phi-2 e LLaMA com confiança.Através de explicações claras e passo a passo de código abrangentes, você aprenderá a preparar conjuntos de dados personalizados, executar pipelines de treinamento e compactar modelos para implantação no mundo real. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura fundamental dos transformadores, incluindo autoatenção, codificadores e decodificadores. - Configure e carregue modelos e conjuntos de dados pré-treinados usando a biblioteca Hugging Face. - Afine as variantes BERT para tarefas de classificação de texto personalizadas usando passos de código estruturado. - Aplique técnicas de ajuste fino eficientes em parâmetros (PEFT) como LoRA para adaptar modelos grandes com computação mínima. - Implemente a destilação de conhecimento para comprimir modelos maiores em alternativas leves e rápidas, como o DistilBERT. - Avalie o desempenho do modelo e a qualidade da geração de texto usando métricas PNL modernas padrão. O curso começa com terminologia essencial, fundamentos arquitetônicos e conceitos básicos de Hugging Face, e você progredirá através de lições de texto estruturado que o guiarão através dos fluxos de trabalho práticos de ajuste fino, estratégias de otimização e técnicas de compressão de modelos. Este curso é projetado para aspirantes a desenvolvedores de PNL, engenheiros de software e entusiastas da tecnologia que desejam uma introdução sólida e amigável para a personalização do LLM.Não é necessária experiência prévia de aprendizado profundo, embora a familiaridade básica com o Python seja útil. Comece a ler hoje para desbloquear o potencial de modelos de linguagem personalizados para seus projetos.