Construir LLMs do Zero - AiA

Participe da nossa série de eventos para aprender a construir Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) do zero.

​Esta é a nossa PRIMEIRA reunião.

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​Você já usou LLMs, mas continua curioso/duvidoso sobre como funcionam?

​Você quer aprender sobre LLMs, mas acha isso esmagador?

​Você vê o potencial dos LLMs, mas não sabe por onde começar?

Junte-se a nós para construir o seu LLM do zero! Aprenda fazendo junto com uma comunidade de apoio.

​Detalhes completos: consulte esta página

https://dan-tran.notion.site/How-to-build-LLMs-from-scratch-AIA-10ad49a1a8f68091a03eebe942202b7b

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## ​O Que

​Este é um bootcamp prático de aprendizagem focado em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), que dura vários meses. Você aprenderá a projetar, pré-treinar e ajustar o seu próprio modelo semelhante ao GPT.

## ​Quem

​O programa é adequado para pessoas com formação quantitativa. Conhecimento prático de Python, Pytorch e Machine Learning é uma mais-valia, mas não é obrigatório.

​Dois pré-requisitos principais são:

​- estar confortável com computadores e matemática (nível de licenciatura)

​- estar disposto a comprometer-se com ~40h/mês para aprendizagem focada

## ​Como

​- Estudo: ler/assistir materiais, executar o código e resolver os exercícios

​- Pesquisa: ler artigos, explorar e experimentar, tentar quebrar coisas

​- Reunião de grupo: reuniões mensais, resumir os principais insights, perguntas e respostas

​- Discord: discutir sobre qualquer coisa, partilhar recursos, fazer perguntas

## ​Quer participar?

​IMPORTANTE:

​- Consulte [repositório do programa no Github] https://github.com/AiAnonymousPT/COURSE-LLMs-from-Scratch

​- Complete os [materiais da Reunião-0] https://github.com/AiAnonymousPT/COURSE-LLMs-from-Scratch/blob/main/Meeting-0/README.md

​- Por favor, preencha [Google Formulário] para se juntar ao grupo do WhatsApp & Discord https://forms.gle/C7QZ3LyVt6iQEtJa9

​- Logística: reuniões são presenciais, localização & horário serão atualizados no Discord & Meetup

​Até lá! Dan, Mark & Hal