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O cenário da IA está evoluindo rapidamente, e os modelos de linguagem grandes (LLMs) estão na vanguarda dessa evolução. Este capítulo examina como os LLMs estão avançando no desenvolvimento de inteligência artificial semelhante à humana e transformando os setores por meio de suas inúmeras aplicações. Você explorará os desafios e a complexidade associados à modelagem de linguagem.
Este capítulo enfatiza a inovação dos LLMs e seus recursos emergentes, ao mesmo tempo em que descreve várias técnicas de NLP para preparação de dados. Você aprenderá os desafios do treinamento de LLMs e como o ajuste fino pode resolvê-los com eficácia. Você também entenderá como as técnicas de aprendizado N-shot permitem a adaptação eficiente de modelos pré-treinados quando confrontados com dados rotulados limitados.
Neste capítulo, você aprenderá sobre os componentes fundamentais do treinamento do LLM, como as técnicas de pré-treinamento. Você também obterá uma compreensão intuitiva de conceitos complexos, como a arquitetura de transformadores, incluindo o mecanismo de atenção. O capítulo discute uma técnica avançada de ajuste fino e resume o processo de treinamento para concluir um LLM.
Neste capítulo, abordamos as principais considerações ao treinar LLMs, como a disponibilidade de dados grandes, a qualidade dos dados, a rotulagem precisa e as implicações de dados tendenciosos. Você também examinará vários riscos do LLM, como privacidade de dados, preocupações éticas e impacto ambiental. Por fim, o capítulo conclui discutindo as áreas de pesquisa emergentes e o cenário em evolução dos LLMs.
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