Comece sua jornada com os modelos de linguagem grande (LLMs) entendendo o que eles são e o que podem fazer, e dê uma olhada nos bastidores para ter uma ideia de como eles funcionam!

Introdução aos modelos de linguagem de grande porte (LLMs)

Uso de um pipeline para compactação

Limpeza de respostas

Uso de LLMs pré-treinados

Geração de texto

Tradução de texto

Entendendo o transformador

Identificar o transformador

Usando a estrutura correta do modelo

Primeiros passos com modelos de linguagem grandes (LLMs)

Saiba como aproveitar LLMs pré-treinados e conjuntos de dados do Hugging Face para ajustar um modelo.

Preparação para o ajuste fino

Tokenização de texto

Mapeamento de tokenização

Ajuste fino por meio de treinamento

Estabelecer argumentos de treinamento

Configuração do instrutor

Usando o modelo de ajuste fino

Abordagens de ajuste fino

Aprendizagem por transferência com aprendizagem de uma única vez

Abordagens de aprendizagem por transferência

Ajuste fino dos LLMs

Você conhecerá diferentes métricas para avaliar o desempenho do modelo e, por fim, aprenderá sobre os desafios da aplicação de LLMs no mundo real.

A biblioteca de avaliação

Carregando métricas com avaliação

Descrição de métricas

Usando métricas de avaliação

Métricas para tarefas de linguagem: perplexidade e BLEU

Avaliação da perplexidade

BLEU traduções

Métricas para tarefas de linguagem: ROUGE, METEOR, EM

Avaliando com ROUGE

Avaliando com METEOR

Avaliando com EM

Proteção de LLMs

Verificação da toxicidade

Avaliando a consideração

Linha de chegada

Avaliação do desempenho do site LLM

Course Glossary Introduction to LLMs in Python

Os modelos de linguagem ampla (LLMs) tornaram-se ferramentas essenciais que impulsionam alguns dos avanços e aplicativos mais impressionantes no cenário atual de IA. Este curso prático fornecerá a você o conhecimento prático e as habilidades necessárias para entender, criar e aproveitar o poder dos LLMs para resolver tarefas complexas de linguagem, como tradução, geração de linguagem, resposta a perguntas e muito mais. Por meio de exercícios de codificação iterativos, você aprenderá a trabalhar com transformadores. Você também explorará modelos de linguagem pré-treinados e conjuntos de dados do Hugging Face. Ao final deste curso, você poderá fazer o ajuste fino e avaliar LLMs pré-treinados usando métricas especializadas. Você também compreenderá os principais desafios e considerações éticas para viabilizar os aplicativos LLM do mundo real.

<h2>Descubra o que está por trás da moda dos grandes modelos de linguagem</h2>
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Os modelos de linguagem ampla (LLMs) tornaram-se ferramentas essenciais que impulsionam alguns dos avanços e aplicativos mais impressionantes no cenário atual de IA. Este curso prático fornecerá a você o conhecimento prático e as habilidades necessárias para entender, criar e aproveitar o poder dos LLMs para resolver tarefas complexas de linguagem, como tradução, geração de linguagem e muito mais.
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<h2>Descubra a arquitetura LLM e aproveite os modelos pré-treinados</h2>
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Por meio de exercícios interativos de codificação, você descobrirá diferentes arquiteturas de transformadores e como identificá-las. Você explorará o aproveitamento de modelos de linguagem pré-treinados e conjuntos de dados da Hugging Face para fazer o ajuste fino e avaliar seu modelo usando métricas avançadas que se ajustam aos LLMs. Por fim, você saberá mais sobre questões éticas e de preconceito relevantes para os LLMs e maneiras de identificá-las. Ao final deste curso, você será capaz de criar LLMs, ajustá-los e avaliá-los usando métricas especializadas e, ao mesmo tempo, compreender os principais desafios e considerações éticas para habilitar aplicativos LLM do mundo real.

Working with Hugging Face

Aprenda os fundamentos dos LLMs e a revolucionária arquitetura transformer em que se baseiam!

Introdução aos LLMs em Python

Entenda a fundo os LLMs e a arquitetura revolucionária de transformadores que está por trás dessa tecnologia!

Engenheiro associado de IA para cientistas de dados

Desenvolvimento de modelos de idiomas grandes

Fundamentos de Hugging Face

Fundamentos da IA da Snowflake

Avaliação da perplexidade

Introdução aos LLMs em Python

Instruções do exercício

Exercício interativo prático