Fundamentos de modelos de linguagem grandes: construção a partir do zero com PyTorch

Modelos de linguagem grandes são os motores que impulsionam a revolução da IA de hoje, mas seu funcionamento interno muitas vezes parece uma caixa preta.Este curso desmistifica a tecnologia, orientando você através dos blocos de construção fundamentais de modelos generativos, com foco nos princípios que os fazem funcionar. Você passará de um aluno curioso para alguém que entende a arquitetura, a lógica de treinamento e os detalhes de implementação de modelos como o GPT-2.Ao ler explicações técnicas detalhadas e exemplos baseados em código, você obterá uma perspectiva clara de como os dados brutos são transformados em geração de texto inteligente. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de arquiteturas baseadas em transformadores e mecanismos de autoatenção - Implemente componentes do modelo central usando o PyTorch, com foco em operações de tensor e camadas de rede neural - Pratique a construção de uma arquitetura de modelo estilo GPT a partir do zero através de explicações de código escritas - Aplique técnicas modernas de processamento de dados, incluindo estratégias de tokenização e incorporação - Aprenda sobre padrões de otimização atuais e conceitos básicos de ajuste fino para IA generativa - Explore a transição de dados de texto brutos para pipelines de entrada prontos para modelos O curso começa com terminologia essencial e definições fundamentais antes de passar para a lógica passo a passo de construção de modelos e ciclos de treinamento.Você seguirá um caminho estruturado de conceitos matemáticos básicos para a realização de uma arquitetura de modelo de linguagem funcional. Este curso é projetado para iniciantes com uma compreensão básica do Python que querem entender a realidade técnica dos modelos de IA sem depender de abstrações de alto nível.Não é necessária experiência prévia com aprendizado profundo. Comece sua jornada na arquitetura de modelos de linguagem modernos hoje.