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CURSO

Por dentro das LLMs - como funcionam modelos como o ChatGPT?

Entenda a fundo o funcionamento das LLMs - a tecnologia por trás das IAs modernas como o ChatGPT.

Básico 3h 2h 11 aulas 4.9 Materiais Extras Certificado 314 Participantes 200xp
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O que é o curso Por dentro das LLMs – como funcionam modelos como o ChatGPT?

Bem-vindo ao curso “Por dentro das LLMs – como funcionam modelos como o ChatGPT?” da Asimov Academy!

Neste curso, você vai explorar em detalhes as etapas que tornam possíveis os modelos de linguagem de grande escala. Desde o processamento massivo de dados da internet até o treinamento supervisionado e o reforço com feedback humano, cada fase é explicada de forma clara e aplicada.

Iniciaremos com uma introdução aos Transformers, arquitetura base das LLMs, seguida pela explicação sobre como esses modelos processam enormes volumes de texto através da tokenização. Avançamos para o pretraining, quando a rede aprende padrões linguísticos, e para o Supervised Fine-Tuning, etapa que refina o modelo com tarefas específicas.

Também discutiremos alucinações nos modelos e como ferramentas externas podem mitigá-las, além do Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF), técnica responsável por ajustar o comportamento do modelo para interações mais seguras e úteis.

Por fim, você conhecerá o DeepSeek e o AI Leaderboard, entendendo como diferentes modelos são comparados em benchmarks globais. Tudo isso para que você compreenda não apenas o que LLMs fazem, mas como realmente funcionam internamente.

Este curso é recomendado para

  • Profissionais que usam IA no trabalho e querem entender sua base
  • Estudantes de tecnologia interessados em modelos de linguagem
  • Pesquisadores de IA iniciantes
  • Curiosos sobre como funciona o ChatGPT
  • Quem quer aplicar LLMs com maior consciência técnica
  • Alunos da trilha de Aplicações de IA com Python

Conteúdo do Curso

1 Conhecendo as LLMs
Conteúdo do módulo 1.1 - O que você vai aprender neste curso? 25xp 1.2 - Transformers e LLMs 25xp
2 Como treinar uma LLM?
Conteúdo do módulo 2.1 - Primeira etapa – Processar toda a internet 25xp 2.2 - Segunda etapa – Tokenização 25xp 2.3 - Terceira etapa – Realizando o pretraining 25xp 2.4 - As propriedades de um modelo BASE 25xp 2.5 - Quarta etapa – O Supervised Fine-Tuning 25xp
3 Aprimorando uma LLM
Conteúdo do módulo 3.1 - Lidando com Alucinações e usando Ferramentas 25xp 3.2 - Modelos precisam de tokens para pensar 25xp
4 Aprendizado por reforço
Conteúdo do módulo 4.1 - Quinta etapa – Reinforcement Learning 25xp 4.2 - DeepSeek, AI Leaderboard e fechamento 25xp

O que você vai aprender

  • O que são Transformers e como funcionam
  • Como LLMs processam grandes volumes de texto
  • O conceito e processo de tokenização
  • Como ocorre o pretraining de um modelo de linguagem
  • Diferenças entre modelos BASE e ajustados
  • Como funciona o Supervised Fine-Tuning
  • O que é RLHF e como melhora modelos como o ChatGPT
  • Como lidar com alucinações em LLMs
  • O que são DeepSeek e AI Leaderboard

Com quem você vai aprender

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