Conceitos de modelos de linguagem grandes (LLMs)

O cenário da IA está evoluindo rapidamente, e os modelos de linguagem grande (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 novidade dos LLMs e seus recursos emergentes, ao mesmo tempo em que descreve várias técnicas de PLN para a preparação de dados. Você conhecerá os desafios do treinamento de LLMs e como o ajuste fino pode resolvê-los com eficácia. Você também entenderá como as técnicas de aprendizagem 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 de um LLM, como as técnicas de pré-treinamento. Você também obterá uma compreensão intuitiva de conceitos complexos, como a arquitetura do transformador, 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.