Introdução ao Fine-Tuning de LLM em Dados de Domínio

À medida que os Large Language Models se tornam centrais para as aplicações modernas, a capacidade de adaptá-los a tarefas especializadas é uma habilidade altamente requisitada. Modelos gerais são poderosos, mas muitas vezes carecem do contexto específico necessário para domínios de nicho da indústria. Este curso fornece uma base escrita, passo a passo, em fine-tuning de LLM, começando por conceitos básicos e terminologia. Você explorará como pegar um modelo base e adaptá-lo usando dados de domínio personalizados, focando na preparação de datasets e instruction tuning. Ao ler exemplos práticos e trechos de código, você entenderá o pipeline de ponta a ponta necessário para fazer um LLM seguir instruções especializadas. O que você aprenderá: - Entender a terminologia central de LLM e a diferença entre pre-training e fine-tuning. - Preparar e formatar datasets de domínio personalizados para instruction tuning usando formatos conversacionais modernos. - Aplicar conceitos modernos de Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) conceitos como LoRA para entender como os custos computacionais são reduzidos. - Configurar pipelines de treinamento usando as convenções atuais da indústria. - Avaliar modelos com fine-tuning para garantir que eles gerem respostas precisas e específicas do domínio. O currículo flui desde conceitos fundamentais de AI até as etapas práticas de formatação de dados, configuração de scripts de treinamento e avaliação de resultados. Você lerá explicações detalhadas e analisará trechos de código que demonstram como esses conceitos são implementados em cenários do mundo real. Este curso foi projetado para iniciantes, aspirantes a engenheiros de ML e desenvolvedores que buscam transição para AI. Nenhuma experiência prévia com treinamento de modelos é necessária, embora o conhecimento básico de programação seja útil. Comece a ler hoje para construir suas habilidades fundamentais na adaptação de Large Language Models para tarefas personalizadas.