Construindo um LLM de transformador a partir do zero usando PyTorch de baixo nível

A complexidade dos modelos de linguagem grandes (LLMs) modernos pode parecer uma caixa preta, tornando difícil entender verdadeiramente como eles funcionam.Este curso remove as estruturas de alto nível para revelar os mecanismos fundamentais que alimentam modelos como o GPT. No final deste curso, você terá implementado toda a arquitetura principal do Transformer a partir do zero, obtendo uma compreensão profunda e prática de cada camada, desde a entrada de texto bruto até a saída gerada.Esta abordagem prática e de baixo nível garante que você obtenha o conhecimento arquitetônico necessário para depurar, otimizar e inovar modelos futuros. O que você vai aprender: * Compreender os fundamentos matemáticos do mecanismo de auto-atenção, atenção multi-cabeça, e codificação posicional. * Implementar Byte Pair Encoding (BPE) para a tokenização de texto eficiente e gerenciamento de vocabulário a partir de dados brutos. * Construir a pilha completa Decoder-only Transformer (como GPT) usando apenas primitivos e módulos PyTorch de baixo nível. * Pratique convenções modernas de Python e PyTorch, incluindo gerenciamento eficaz de dispositivos e implementação robusta usando sugestões de tipo estático. * Aplique técnicas para geração de texto, incluindo amostragem e decodificação gananciosa, para realizar inferência com seu modelo personalizado. * Configurar loops de treinamento básicos e entender o fluxo de gradiente crucial necessário para otimizar modelos de linguagem grandes. O curso começa com conceitos fundamentais de modelagem de sequência e atenção, depois orienta sistematicamente você através da implementação de cada componente do transformador camada por camada em Python e PyTorch.Você conectará essas partes para formar uma arquitetura LLM funcional e treinável pronta para experimentação. Este curso é projetado para desenvolvedores iniciantes e intermediários familiarizados com a sintaxe básica do Python que desejam fazer a transição para a aprendizagem profunda e a engenharia de IA. Comece a construir seu conhecimento fundamental em IA generativa hoje.