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Página inicialArtificial IntelligenceConceitos de modelos de idiomas grandes (LLMs)

Conceitos de modelos de idiomas grandes (LLMs)

Descubra todo o potencial dos LLMs com nosso curso conceitual cobrindo aplicações, metodologias de treinamento, considerações éticas e pesquisas mais recentes.

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Descrição do Curso

Neste curso, você percorrerá o mundo dos modelos de idiomas grandes (LLMs) e descobrirá como eles estão reformulando o cenário da IA. Você verá como eles revolucionam os negócios e a vida cotidiana com exemplos do mundo real e aprenderá sobre seu bloco de construção. À medida que for progredindo, você também obterá insights sobre as metodologias de treinamento. Por fim, você abordará as considerações éticas e ambientais críticas para o LLMs e verá como poderá ser o futuro do LLMs. Ao final deste curso, você terá uma compreensão abrangente de LLMs, seus recursos, aplicativos e desafios.
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  1. 1

    Introdução aos modelos de idiomas grandes (LLM)

    Grátis

    O cenário da IA está evoluindo rapidamente, e os modelos de idiomas 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.

    Reproduzir Capítulo Agora
    A ascensão de LLMs no cenário de IA
    50 xp
    Definição de um LLM
    50 xp
    LLMs no cenário de IA
    100 xp
    Aplicativos de IA vs. LLM
    100 xp
    Aplicativos do mundo real
    50 xp
    Aplicativos de negócios
    50 xp
    Aplicativos multimodais
    100 xp
    Automatize tarefas orientadas por dados
    50 xp
    Desafios da modelagem de linguagem
    50 xp
    O que um modelo de linguagem pode fazer?
    50 xp
    Aprendizagem com uma ou várias tarefas
    100 xp
  2. 2

    Componentes básicos do site LLMs

    Este capítulo enfatiza a novidade do LLMe seus recursos emergentes, ao mesmo tempo em que descreve várias técnicas do NLP para a 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 aprendizagem N-shot permitem a adaptação eficiente de modelos pré-treinados quando confrontados com dados rotulados limitados.

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  3. 3

    Metodologia e técnicas de treinamento

    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 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.

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  4. 4

    Preocupações e considerações

    Neste capítulo, abordamos as principais considerações ao treinar o 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 do LLMs.

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Colaboradores

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Jasmin Ludolf
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Amy Peterson
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James Chapman

Pre Requisitos

Understanding Machine Learning
Vidhi Chugh HeadshotVidhi Chugh

AI Strategist and Ethicist

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