Introdução aos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs)
Bem-vindo ao nosso curso sobre como construir um Modelo de Linguagem de Grande Escala (LLM) do zero utilizando Python! Este curso foi especialmente projetado para desenvolvedores e entusiastas que desejam compreender profundamente o funcionamento interno dos LLMs, mas que possuem recursos computacionais limitados - seja uma GPU com 4-6GB de memória ou acesso ao Google Colab.
O que você aprenderá neste curso
Ao longo deste curso, você irá:
- Compreender os fundamentos teóricos por trás dos modelos de linguagem modernos
- Implementar cada componente de um LLM do zero em Python
- Otimizar o modelo para funcionar em hardware com restrições de memória
- Treinar, avaliar e implantar seu próprio LLM para aplicações práticas
Nossa abordagem é prática e didática, combinando teoria sólida com implementações concretas. Cada conceito será explicado detalhadamente e acompanhado por código Python completo e comentado.
Por que construir um LLM do zero?
Você pode se perguntar: "Por que devo construir um LLM do zero quando existem tantas bibliotecas e modelos pré-treinados disponíveis?" Existem várias razões importantes:
Compreensão profunda: Implementar algo do zero é a melhor maneira de realmente entender como ele funciona. Você verá cada engrenagem do mecanismo.
Controle e personalização: Ao construir seu próprio modelo, você tem controle total sobre sua arquitetura, treinamento e otimização.
Eficiência em hardware limitado: Modelos pré-treinados geralmente exigem recursos substanciais. Construindo do zero, você pode otimizar especificamente para seu hardware.
Inovação: Compreender os fundamentos abre portas para inovar e desenvolver novas abordagens.
Independência tecnológica: Reduz sua dependência de APIs proprietárias e serviços externos.
Pré-requisitos
Para aproveitar ao máximo este curso, recomendamos que você tenha:
- Conhecimento intermediário de Python
- Noções básicas de álgebra linear e cálculo
- Familiaridade com conceitos fundamentais de aprendizado de máquina
- Um computador com GPU de 4-6GB ou acesso ao Google Colab
- Entusiasmo para aprender e experimentar!
Não se preocupe se você não domina todos esses tópicos - faremos revisões dos conceitos essenciais ao longo do curso.
Estrutura do curso
O curso está organizado em oito módulos progressivos:
- Introdução aos Modelos de Linguagem de Grande Escala
- Preparação do Ambiente e Ferramentas
- Arquitetura do Transformer
- Construindo um LLM Compacto
- Treinamento do Modelo
- Fine-tuning e Adaptação
- Inferência e Otimização
- Projeto Final
Cada módulo contém aulas teóricas, implementações práticas e exercícios para consolidar seu aprendizado.
Como usar este curso
Recomendamos seguir os módulos em ordem, pois cada um se baseia no conhecimento adquirido anteriormente. Dedique tempo para entender os conceitos e experimente com o código. A prática é essencial para dominar este campo.
Ao final de cada módulo, você terá implementado um componente funcional do seu LLM. Ao concluir o curso, você terá um modelo completo e funcional que pode ser adaptado para diversas aplicações.
Vamos começar nossa jornada explorando o que são os LLMs e como eles evoluíram ao longo do tempo!