DeepLearning.AI
Este curso oferece uma imersão profunda nos principais componentes da arquitetura de transformadores que alimentam os modelos de linguagem de grande porte (LLMs). Adquira uma base técnica sólida em transformadores, entenda as melhorias recentes e explore implementações na biblioteca Hugging Face Transformers.
Neste curso, você aprenderá como funciona uma arquitetura de rede de transformadores que alimenta os LLMs. Você desenvolverá a intuição de como os LLMs processam texto e trabalhará com exemplos de código que ilustram os principais componentes da arquitetura de transformadores. Ao final deste curso, você terá uma compreensão profunda de como os LLMs processam a linguagem e será capaz de ler artigos que descrevem modelos e entender os detalhes usados para descrever essas arquiteturas.
Entusiastas de IA
Indivíduos interessados em entender o funcionamento interno das arquiteturas de transformadores que alimentam os LLMs de hoje.
Cientistas de Dados
Profissionais que buscam aprofundar seu conhecimento sobre modelos de transformadores e suas aplicações em IA.
Desenvolvedores
Desenvolvedores de software que desejam construir aplicações usando modelos de linguagem de grande porte e arquiteturas de transformadores.
Adquira uma compreensão profunda das arquiteturas de transformadores que alimentam os LLMs, essencial para entusiastas de IA, cientistas de dados e desenvolvedores. Este curso cobre componentes-chave, melhorias recentes e implementações práticas, ajudando você a avançar em sua carreira em IA.
1 / 3
Compreensão básica de conceitos de aprendizado de máquina
Familiaridade com linguagens de programação como Python
Interesse em IA e modelos de linguagem
Jay Alammar
Diretor e Engenheiro Sênior, Cohere
Coautor de Mãos à Obra com Modelos de Linguagem de Grande Escala
Maarten Grootendorst
Cientista de Dados Clínicos Sênior, Organização Holandesa de Combate ao Câncer
Custo
Gratuito
Duração
Datas
Localização
