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Conceitos de modelos de linguagem grandes (LLMs)

Descubra o potencial dos LLMs com nosso curso sobre aplicações, treinamento, ética e pesquisas recentes.

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Descrição do Curso

Descubra modelos de idiomas grandes

Neste curso, você percorrerá o mundo dos LLMs (Large Language Models) e descobrirá como eles estão remodelando o cenário da IA. Você explorará os fatores que impulsionam o boom do LLM, como a revolução da aprendizagem profunda, a disponibilidade de dados e a capacidade de computação.

Este curso conceitual abordará os LLMs e como eles revolucionam os negócios e a vida cotidiana com exemplos do mundo real, de finanças à criação de conteúdo.

Desvende os segredos dos LLMs e das metodologias de treinamento

Você aprenderá sobre os blocos de construção dos LLMs, incluindo técnicas de processamento de linguagem natural, estratégias de ajuste fino e técnicas de aprendizagem como zero-shot, few-shot e multi-shot. À medida que progredir, você obterá insights sobre as metodologias de treinamento de última geração que impulsionam os LLMs, incluindo previsão da próxima palavra, modelagem de linguagem mascarada e mecanismos de atenção.

Explore as preocupações e considerações dos LLMs

Você também abordará as considerações éticas e ambientais críticas na criação e no treinamento de LLMs, como dados de treinamento e preocupações com a privacidade.

Ao concluir o curso, você descobrirá como se manter à frente da curva ao se aprofundar nas pesquisas mais recentes no campo do LLM. Você explorará desenvolvimentos futuros com foco na explicabilidade do modelo, no tratamento não supervisionado de tendências, na eficiência computacional e na criatividade aprimorada.

Ao final deste curso, você terá uma compreensão abrangente dos LLMs, seus recursos, aplicativos e desafios intrigantes.
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  1. 1

    Introdução aos modelos de linguagem grandes (LLM)

    Gratuito

    O cenário da IA está evoluindo rapidamente, e os modelos de linguagem grandes (LLMs) estão na vanguarda dessa evolução. Este capítulo examina como os LLMs estão avançando no desenvolvimento de inteligência artificial semelhante à humana e transformando os setores por meio de suas inúmeras aplicações. Você explorará os desafios e a complexidade associados à modelagem de linguagem.

    Reproduzir Capítulo Agora
    A ascensão dos LLMs no cenário de IA
    50 xp
    Definição de um LLM
    50 xp
    LLMs no cenário de IA
    100 xp
    Aplicativos de IA vs. LLM
    100 xp
    Aplicativos do mundo real
    50 xp
    Aplicativos de negócios
    50 xp
    Aplicativos multimodais
    100 xp
    Automatização de tarefas orientadas por dados
    50 xp
    Desafios da modelagem de linguagem
    50 xp
    O que um modelo de linguagem pode fazer?
    50 xp
    Aprendizagem com uma ou várias tarefas
    100 xp
  2. 2

    Componentes básicos dos LLMs

    Este capítulo enfatiza a inovação dos LLMs e seus recursos emergentes, ao mesmo tempo em que descreve várias técnicas de NLP para preparação de dados. Você aprenderá os desafios do treinamento de LLMs e como o ajuste fino pode resolvê-los com eficácia. Você também entenderá como as técnicas de aprendizado N-shot permitem a adaptação eficiente de modelos pré-treinados quando confrontados com dados rotulados limitados.

    Reproduzir Capítulo Agora
  3. 3

    Técnicas e metodologia de treinamento

    Neste capítulo, você aprenderá sobre os componentes fundamentais do treinamento do LLM, como as técnicas de pré-treinamento. Você também obterá uma compreensão intuitiva de conceitos complexos, como a arquitetura de transformadores, incluindo o mecanismo de atenção. O capítulo discute uma técnica avançada de ajuste fino e resume o processo de treinamento para concluir um LLM.

    Reproduzir Capítulo Agora
  4. 4

    Preocupações e considerações

    Neste capítulo, abordamos as principais considerações ao treinar LLMs, como a disponibilidade de dados grandes, a qualidade dos dados, a rotulagem precisa e as implicações de dados tendenciosos. Você também examinará vários riscos do LLM, como privacidade de dados, preocupações éticas e impacto ambiental. Por fim, o capítulo conclui discutindo as áreas de pesquisa emergentes e o cenário em evolução dos LLMs.

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colaboradores

Collaborator's avatar
Amy Peterson
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James Chapman
Collaborator's avatar
Jasmin Ludolf

pré-requisitos

Understanding Machine Learning
Vidhi Chugh HeadshotVidhi Chugh

AI Strategist and Ethicist

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