O curso de Modelos de Linguagem Grande (LLM) foi criado para auxiliar indivíduos interessados em aprender sobre LLMs através de duas trilhas principais: "LLM Scientist", que se concentra na construção de modelos LLM otimizados, e "LLM Engineer", voltado para a criação e implementação de aplicações baseadas em LLMs. Além disso, o curso mantém uma versão gratuita, permitindo que todos tenham acesso ao conhecimento sobre LLMs.

No módulo de "LLM Scientist", os alunos aprendem sobre a arquitetura dos LLMs, incluindo tópicos como tokenização, mecanismos de atenção e técnicas de amostragem, essenciais para compreender a dinâmica dos LLMs. Em contrapartida, a seção "LLM Engineer" aborda a implementação dessas tecnologias em aplicações práticas, incluindo o uso de APIs e a criação de armazenamentos vetoriais para a geração aumentada de recuperação (RAG).

O curso também apresenta conceitos avançados como pré-treinamento, ajuste fino supervisionado (SFT) e alinhamento de preferências, que são fundamentais para a produção de LLMs de alta qualidade. Ferramentas práticas e técnicas de segurança são abordadas para garantir que as aplicações LLM sejam robustas e seguras.

1. A estrutura do curso abrange conhecimentos teóricos e práticos.

2. Os alunos podem optar entre ser um "LLM Scientist" ou "LLM Engineer".

3. Módulos específicos tratam de tokenização, atenção e amostragem.

4. A segurança em LLMs é um tópico importante abordado.

5. O curso disponibiliza recursos gratuitos e interação por meio de assistentes LLM.

As tecnologias LLM estão em constante evolução, e o aprendizado contínuo é essencial para profissionais que desejam se destacar nesse campo. O curso busca preparar os alunos para os desafios práticos e técnicos associados ao desenvolvimento e utilização de LLMs.

Em suma, o curso sobre Modelos de Linguagem Grande oferece uma base sólida para aqueles que desejam aprofundar seus conhecimentos na área. Ao participar, os alunos são encorajados a explorar suas paixões e contribuir para as inovações em inteligência artificial. Para mais informações e conteúdos atualizados sobre LLMs e suas aplicações, assine nossa newsletter.

FONTES:

1. Visual intro to Transformers

2. LLM Visualization by Brendan Bycroft

3. nanoGPT by Andrej Karpathy

4. Attention? Attention! by Lilian Weng

5. Fine-tune Llama 3.1 Ultra-Efficiently with Unsloth