Construção e Afinação LLM Aplicações

Integrar modelos de linguagem grandes em aplicativos de software requer uma sólida compreensão de ambos os conceitos fundamentais e padrões de engenharia moderna. Este curso baseado em texto orienta você desde os conceitos básicos de IA generativa até a implantação de seus próprios fluxos de trabalho de modelo de linguagem personalizados. Você passará de entender como os modelos de linguagem funcionam para construí-los e adaptá-los ativamente para casos de uso específicos. Através de explicações claras por escrito, práticas de código e exercícios estruturados, você ganhará a confiança para projetar aplicativos robustos orientados a IA. O que você vai aprender: 1. Entenda a arquitetura fundamental do LLM, a tokenização e a terminologia chave de IA gerativa. 2. Projete prompts eficazes usando padrões de engenharia de prompts sistemáticos. 3. Implementar a geração aumentada de recuperação (RAG) para conectar LLMs com bancos de dados vetoriais externos. Explore métodos de ajuste fino eficientes em parâmetros, como LoRA, para adaptar modelos a conjuntos de dados personalizados. 5. Avalie o desempenho do modelo e aborde problemas comuns como alucinação. 6. Estrutura de fluxos de trabalho de aplicativos LLM usando estruturas de orquestração modernas. O currículo começa com definições essenciais e arquiteturas fundamentais antes de passar para o design de aplicativos práticos. Você explorará estratégias de implementação práticas, progredindo de simples integrações de API para metodologias avançadas de ajuste fino e avaliação. Este curso é projetado para desenvolvedores de software, entusiastas de dados e profissionais de tecnologia que são novos no desenvolvimento de LLM. Nenhuma experiência prévia de aprendizado de máquina é necessária, embora o conhecimento básico de Python seja útil. Comece a ler hoje para criar e personalizar seu primeiro aplicativo de modelo de linguagem inteligente.