Curso
Conceitos de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)
BásicoNível de habilidade
Atualizado 05/2026
TheoryArtificial Intelligence2 h15 vídeos50 Exercícios3,000 XP100K+Declaração de realização
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Descubra modelos de idiomas grandes
Neste curso, você percorrerá o mundo dos LLMs (Large Language Models) e descobrirá como eles estão remodelando o cenário da IA. Você explorará os fatores que impulsionam o boom do LLM, como a revolução da aprendizagem profunda, a disponibilidade de dados e a capacidade de computação.Este curso conceitual abordará os LLMs e como eles revolucionam os negócios e a vida cotidiana com exemplos do mundo real, de finanças à criação de conteúdo.
Desvende os segredos dos LLMs e das metodologias de treinamento
Você aprenderá sobre os blocos de construção dos LLMs, incluindo técnicas de processamento de linguagem natural, estratégias de ajuste fino e técnicas de aprendizagem como zero-shot, few-shot e multi-shot. À medida que progredir, você obterá insights sobre as metodologias de treinamento de última geração que impulsionam os LLMs, incluindo previsão da próxima palavra, modelagem de linguagem mascarada e mecanismos de atenção.Explore as preocupações e considerações dos LLMs
Você também abordará as considerações éticas e ambientais críticas na criação e no treinamento de LLMs, como dados de treinamento e preocupações com a privacidade.Ao concluir o curso, você descobrirá como se manter à frente da curva ao se aprofundar nas pesquisas mais recentes no campo do LLM. Você explorará desenvolvimentos futuros com foco na explicabilidade do modelo, no tratamento não supervisionado de tendências, na eficiência computacional e na criatividade aprimorada.
Ao final deste curso, você terá uma compreensão abrangente dos LLMs, seus recursos, aplicativos e desafios intrigantes.
Pré-requisitos
Understanding Machine Learning1
Introdução aos Grandes Modelos de Linguagem (LLM)
O mundo da IA está mudando rápido, e os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs, Large Language Models) estão na vanguarda dessas mudanças. Este capítulo examina como os LLMs estão avançando no desenvolvimento da inteligência artificial semelhante à humana e transformando setores por meio de suas inúmeras aplicações. Você explorará os desafios e a complexidade associados à modelagem de linguagem.
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Componentes básicos dos LLMs
Este capítulo destaca a novidade dos LLMs e suas novas capacidades, ao mesmo tempo em que descreve várias técnicas de PLN para preparação de dados. Você vai aprender 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.
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Técnicas e metodologia de treinamento
Neste capítulo, você vai aprender 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 de transformadores, incluindo o mecanismo de atenção. O capítulo apresenta uma técnica avançada de ajuste fino e resume o processo de treinamento para concluir um LLM.
4
Preocupações e considerações
Neste capítulo, abordamos as principais considerações ao treinar LLMs, como a grande disponibilidade de dados, a qualidade dos dados, a rotulagem precisa e as implicações de dados enviesados. Você também vai examinar diversos riscos de LLMs, como privacidade de dados, preocupações éticas e impacto ambiental. Por fim, o capítulo conclui discutindo novas áreas de pesquisa e o cenário em evolução dos LLMs.
Conceitos de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)
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