Comece sua jornada com Large Language Models (LLMs) entendendo o que são e o que podem fazer, e dê uma espiada nos bastidores para entender como 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 Large Language Models (LLMs)

Aprenda a aproveitar LLMs pré-treinadas e conjuntos de dados do Hugging Face para fazer ajuste fino de 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 de LLMs

Explore diferentes métricas para avaliar o desempenho do modelo e conclua aprendendo sobre os desafios de aplicar 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

Avaliando o desempenho de LLMs

Course Glossary Introduction to LLMs in Python

Large Language Models (LLMs) se tornaram ferramentas fundamentais por trás de alguns dos avanços e aplicações mais impressionantes no cenário atual de IA. Este curso prático vai equipar você com o conhecimento e as habilidades necessárias para entender, construir e aproveitar o poder das LLMs na solução de tarefas complexas de linguagem, como tradução, geração de texto, resposta a perguntas e muito mais. Por meio de exercícios de código interativos, você vai aprender a trabalhar com transformers. Você também vai explorar modelos de linguagem pré-treinados e conjuntos de dados do Hugging Face. Ao final do curso, você será capaz de ajustar e avaliar LLMs pré-treinadas usando métricas especializadas. Você também vai compreender os principais desafios e as considerações éticas ao aplicar LLMs no mundo real.

Os vídeos contêm transcrições ao vivo que você pode exibir clicando em "Show transcript" no canto inferior esquerdo dos vídeos.
O glossário do curso pode ser encontrado à direita, na seção de recursos.
Para obter créditos de CPE, você precisa concluir o curso e atingir uma pontuação de 70% na avaliação qualificada. Você pode acessar a avaliação clicando no aviso de créditos de CPE à direita.

<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 a 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

Identificar o transformador

Introdução a LLMs em Python

exercicio interativo prático