Introdução aos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) - Guia Completo para Engenheiros

Nos últimos anos, um dos avanços mais revolucionários no processamento de linguagem natural (PLN) foi o desenvolvimento de grandes modelos de linguagem (LLMs), como GPT, BERT e T5. Esses modelos exibem capacidades avançadas de geração e compreensão de texto, aproveitando vastos conjuntos de dados e encontrando aplicações em uma ampla gama de campos. Este artigo oferece um guia abrangente para engenheiros, explicando os fundamentos dos LLMs, seus métodos de treinamento e exemplos de uso no mundo real. Se você já está interessado em aprendizado de máquina e PLN ou está planejando se aprofundar no desenvolvimento baseado em LLM, você encontrará informações valiosas aqui.

Introdução aos LLMs: Índice

  1. O que é LLM?
    1. Definição e Visão Geral
    2. Papel no PLN
    3. Comparação com Aprendizado de Máquina
  2. Fundamentos dos LLMs
    1. Modelo Transformer Explicado
    2. Mecanismo de Atenção
    3. Principais Modelos LLM: BERT, GPT, T5
  3. Treinamento de LLMs
    1. Conjuntos de Dados e Pré-processamento
    2. Visão Geral das Etapas de Treinamento
    3. Fine-Tuning e Transfer Learning
  4. Aplicações dos LLMs
    1. Geração de Texto
    2. Perguntas e Respostas
    3. Tradução e Resumo
    4. Geração de Código
  5. Considerações ao Usar LLMs
    1. Viés e Questões Éticas
    2. Recursos Computacionais e Custos
    3. Desafios de Processamento em Tempo Real
  6. Experimentando com LLMs
    1. Ferramentas Open Source e APIs
    2. Exemplos de Implementação em Python

  7. Perspectivas Futuras e Desafios

    1. Evolução de Modelos em Escala
    2. Treinamento Eficiente em Recursos
    3. Integração Multimodal

Agora, vamos começar com O que é LLM?

Data de publicação: 2024-09-01
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SHO

CTO e Fundador da RECEIPTROLLER. Focado em dados, movido pela inovação, sempre curioso.

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