Revisão LLMs-from-scratch

O que é LLMs-from-scratch?

Principais Recursos de LLMs-from-scratch

• Processamento de dados de texto: Abrange incorporação de texto, tokenização de byte pair encoding (BPE) e construção de entrada-alvo.
• Arquitetura do modelo: Explica autoatenção, atenção causal, atenção multi-cabeça e blocos transformer.
• Implementação do modelo GPT: Inclui conceitos de arquitetura moderna para a construção de modelos estilo GPT.
• Treinamento: Detalha pré-treinamento, funções de perda, geração de texto e técnicas de amostragem.
• Ajuste fino: Fornece orientação para tarefas de classificação e seguimento de instruções.
• Noções básicas de PyTorch: Oferece uma introdução ao PyTorch, incluindo código de notebook e notas de treinamento distribuído.
• KV Cache: Discute a geração autorregressiva eficiente usando KV Cache.
• RoPE (Rotary Positional Embeddings): Explora soluções para codificação posicional em LLMs.
• LoRA/RsLoRA: Abrange técnicas de adaptação de baixo rank para ajuste fino de LLMs.

Quem Deve Usar LLMs-from-scratch?

• Pesquisadores de ML/IA: Para adquirir conhecimento aprofundado sobre arquitetura e implementação de LLM.
• Engenheiros de pesquisa de LLM: Para desenvolver habilidades práticas na construção de grandes modelos de linguagem a partir de componentes fundamentais.
• Estudantes de IA/ML: Para compreender os conceitos fundamentais de LLMs e avançar na expertise em IA e aprendizado de máquina.
• Desenvolvedores interessados em LLMs: Para ir além do uso de API para depurar, otimizar e construir LLMs personalizados de forma mais eficaz.

Como Usar LLMs-from-scratch

• 1Adquira o livro 'Build a Large Language Model (From Scratch)' de Sebastian Raschka, PhD.
• 2Acesse o repositório GitHub que o acompanha para exemplos de código e atualizações.
• 3Siga as instruções passo a passo para implementar o processamento de dados de texto, incluindo a tokenização BPE.
• 4Construa a arquitetura central do transformer, incluindo mecanismos de autoatenção e atenção multi-cabeça.
• 5Implemente e treine um LLM estilo GPT usando PyTorch, cobrindo pré-treinamento e funções de perda.
• 6Experimente técnicas de ajuste fino para tarefas específicas, como classificação ou seguimento de instruções.

Preços e Planos de LLMs-from-scratch

• Oura Ring: $299 (compra única para o produto físico, que não está diretamente relacionado ao conteúdo LLMs-from-scratch, mas foi fornecido como um nível de preço nos dados de entrada).