Curso de Introdução aos Modelos de Linguagem Grandes (LLMs)

Large Language Models (LLMs) são modelos de redes neuronais profundas que podem gerar textos em linguagem natural com base numa determinada entrada ou contexto. São treinados em grandes quantidades de dados de texto de vários domínios e fontes e conseguem captar os padrões sintácticos e semânticos da linguagem natural. Os LLMs alcançaram resultados impressionantes em várias tarefas de linguagem natural, como resumo de texto, resposta a perguntas, geração de texto e muito mais.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário que desejam usar modelos de linguagem grande para várias tarefas de linguagem natural.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua um LLM popular.
Criar um LLM básico e ajustá-lo em um conjunto de dados personalizado.
Usar LLMs para diferentes tarefas de linguagem natural, como resumo de texto, resposta a perguntas, geração de texto e muito mais.
Depurar e avaliar LLMs usando ferramentas como TensorBoard, PyTorch Lightning e Hugging Face Datasets.

Formato do curso

Palestra interactiva e discussão.
Muitos exercícios e prática.
Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.

Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.

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Programa do Curso

Introdução

O que são Large Language Models (LLMs)?
LLMs vs modelos tradicionais de PNL
Panorâmica das caraterísticas e da arquitetura das LLMs
Desafios e limitações das LLMs

Compreender as LLMs

O ciclo de vida de uma LLM
Como funcionam as LLM
Os principais componentes de uma LLM: codificador, descodificador, atenção, embeddings, etc.

Introdução

Configurar o ambiente de desenvolvimento
Instalar uma LLM como ferramenta de desenvolvimento, por exemplo, Google Colab, Hugging Face

Trabalhar com LLMs

Explorar as opções de LLM disponíveis
Criando e usando um LLM
Ajustar um LLM num conjunto de dados personalizado

Sumarização de texto

Compreender a tarefa de resumo de texto e as suas aplicações
Utilizar um LLM para resumo de texto extrativo e abstrativo
Avaliar a qualidade dos resumos gerados usando métricas como ROUGE, BLEU, etc.

Resposta a perguntas

Compreender a tarefa de resposta a perguntas e as suas aplicações
Utilizar um LLM para responder a perguntas de domínio aberto e de domínio fechado
Avaliar a exatidão das respostas geradas utilizando métricas como F1, EM, etc.

Geração de texto

Compreender a tarefa de geração de texto e as suas aplicações
Utilizar um LLM para a geração de texto condicional e incondicional
Controlar o estilo, o tom e o conteúdo dos textos gerados usando parâmetros como temperatura, top-k, top-p, etc.

Integrando LLMs com outros frameworks e plataformas

Usando LLMs com PyTorch ou TensorFlow
Usando LLMs com Flask ou Streamlit
Usando LLMs com Google Cloud ou AWS

Resolução de problemas

Entendendo os erros e bugs comuns em LLMs
Usando o TensorBoard para monitorar e visualizar o processo de treinamento
Usando PyTorch Lightning para simplificar o código de treinamento e melhorar o desempenho
Usando Hugging Face Datasets para carregar e pré-processar os dados

Resumo e próximos passos

Requisitos

Conhecimento do processamento de linguagem natural e da aprendizagem profunda
Experiência com Python e PyTorch ou TensorFlow
Experiência básica de programação

Público-alvo

Programadores
Entusiastas de PNL
Cientistas de dados

14 Horas

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