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Duração 21 horas
Programa do Curso
Introdução aos Modelos de Linguagem de Grande Escala
- Visão geral do Processamento de Linguagem Natural (PLN)
- Introdução aos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs)
- Contribuições da Meta AI para o desenvolvimento de LLMs
Compreendendo a Arquitetura dos LLMs da Meta AI
- Arquitetura Transformer e mecanismos de autoatenção
- Metodologias de treinamento para modelos em larga escala
- Comparação com outros LLMs (GPT, BERT, T5, etc.)
Configurando o Ambiente de Desenvolvimento
- Instalação e configuração do Python e Jupyter Notebook
- Trabalhando com o repositório de modelos da Hugging Face e da Meta AI
- Utilização de GPUs na nuvem ou locais para treinamento
Ajuste Fino e Personalização dos LLMs da Meta AI
- Carregamento de modelos pré-treinados
- Ajuste fino em conjuntos de dados específicos de domínio
- Técnicas de aprendizado por transferência
Construindo Aplicações de PLN com LLMs da Meta AI
- Desenvolvimento de chatbots e IA conversacional
- Implementação de resumo de texto e parafraseamento
- Análise de sentimento e moderação de conteúdo
Otimização e Implantação de Modelos de Linguagem de Grande Escala
- Ajuste de desempenho para velocidade de inferência
- Técnicas de compressão e quantização de modelos
- Implantação de LLMs utilizando APIs e plataformas em nuvem
Considerações Éticas e IA Responsável
- Detecção e mitigação de vieses em LLMs
- Garantia de transparência e justiça nos modelos de IA
- Tendências futuras e desenvolvimentos em IA
Requisitos
- Compreensão básica de machine learning e deep learning
- Experiência em programação com Python
- Familiaridade com conceitos de Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Público-Alvo
- Pesquisadores de IA
- Cientistas de Dados
- Engenheiros de Machine Learning
- Desenvolvedores de Software interessados em PLN
