Introdução aos Modelos de Transformador e LLMs para PNL

Os modelos de transformação revolucionaram a forma como os computadores entendem a linguagem humana, impulsionando tudo, desde mecanismos de pesquisa até IA conversacional.Para trabalhar com tecnologias de linguagem modernas, primeiro você precisa entender os mecanismes fundamentais que fazem esses modelos funcionarem. Este curso somente de texto orienta você através dos conceitos básicos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e arquiteturas de transformadores, ajudando você a construir uma base conceitual sólida através de explicações detalhadas e trechos de código claros. O que você vai aprender: - Entenda a mudança fundamental dos modelos tradicionais de PNL para as modernas arquiteturas baseadas em transformadores. - Explore o funcionamento interno dos mecanismos de auto-atenção e como eles processam o contexto textual. - Compare famílias de modelos populares, incluindo sistemas somente de codificador (BERT), somente para decodificador (GPT) e codificador-decodificadore (T5). - Aprenda os conceitos básicos de engenharia rápida e modernos de geração aumentada de recuperação (RAG). - Descubra como o pré-treinamento e o ajuste fino adaptam modelos grandes para tarefas de linguagem específicas. - Analise casos de uso de PNL do mundo real, como classificação de texto, resumo e tradução. O curso começa com a terminologia essencial e a história da PNL antes de mergulhar profundamente em mecanismos de atenção e arquiteturas de modelos específicos.Você progredirá através de quebras conceituais e exemplos de código ilustrativos que demonstram como esses modelos são projetados e aplicados no cenário tecnológico atual. Este curso é projetado para aspirantes a cientistas de dados, desenvolvedores de software e entusiastas da tecnologia que desejam uma introdução clara e fácil de iniciar à PNL moderna.Não é necessária experiência prévia com aprendizado profundo para começar. Comece a ler hoje para desbloquear os princípios básicos por trás dos modelos de linguagem modernos.