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Desenvolvimento de modelos de idiomas grandes

Atualizado 08/2025
Aprenda a desenvolver grandes modelos de linguagem (LLMs) com PyTorch e Hugging Face, usando as mais recentes técnicas de aprendizagem profunda e PNL.
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Descrição da trilha

Desenvolvimento de modelos de idiomas grandes

Comece hoje mesmo sua jornada para desenvolver modelos de linguagem grandes (LLMs)! Neste programa, você aprenderá sobre as técnicas mais recentes para desenvolver modelos de linguagem de última geração responsáveis pelo recente boom de modelos de IA generativa, como o GPT-4 da OpenAI e o Llama 3 da Meta.Domine a aprendizagem profunda com o PyTorch para descobrir como as redes neurais podem ser usadas para modelar padrões em dados não estruturados, como texto. Descubra como a arquitetura de transformadores revolucionou a modelagem de texto e como você pode aproveitar a variedade de LLMs pré-treinados disponíveis na Hugging Face. Por fim, saiba mais sobre os desafios e as estratégias envolvidos na criação e na implantação de LLMs, desde o início até a aplicação no mundo real.

Pré-requisitos

Essa trilha não tem pré-requisitos

  • Course

    1

    Introduction to LLMs in Python

    Entenda a fundo os LLMs e a arquitetura revolucionária de transformadores que está por trás dessa tecnologia!

  • Project

    bônus

    Analyzing Car Reviews with LLMs

    Use LLMs to solve diverse language tasks for a car dealership company.

  • Course

    3

    Working with Llama 3

    Explore the latest techniques for running the Llama LLM locally and integrating it within your stack.

  • Course

    5

    Deep Learning for Text with PyTorch

    Discover the exciting world of Deep Learning for Text with PyTorch and unlock new possibilities in natural language processing and text generation.

  • Course

    9

    LLMOps Conceitos

    Aprenda sobre LLMOps, desde a concepção até a implantação, conheça o ciclo de vida e os desafios e veja como aplicar esses conceitos às suas aplicações.

Desenvolvimento de modelos de idiomas grandes
6 Cursos
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