Aprofundamento nos Modelos de Linguagem Grandes
Este curso oferece uma introdução abrangente e aprofundada à história do desenvolvimento de modelos de linguagem grandes (LLMs), suas arquiteturas técnicas centrais, paradigmas de treinamento (pré-treinamento, fine-tuning e alinhamento), extensões multimodais, engenharia de prompts, raciocínio em cadeia de pensamento, agentes, bem como tópicos de vanguarda como segurança de modelos e proteção de privacidade.
Visão Geral do Curso
📚 Resumo do Conteúdo
Este curso oferece uma introdução abrangente e aprofundada à evolução dos Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs), arquiteturas técnicas centrais, paradigmas de treinamento (pré-treinamento, fine-tuning e alinhamento), extensões multimodais, engenharia de prompts, Chain of Thought (CoT), agentes, bem como temas de vanguarda como segurança de modelos e proteção da privacidade.
Análise aprofundada da evolução tecnológica e do alinhamento de segurança em modelos de grande porte, desde o pré-treinamento até agentes gerais.
🎯 Objetivos de Aprendizagem
- Distinguir entre arquiteturas de modelos: Identificar as diferenças estruturais e casos de uso para modelos Encoder-apenas, Decoder-apenas e Encoder-Decoder.
- Explicar o Pipeline de Treinamento de LLMs: Descrever a transição do pré-treinamento auto-supervisionado para Fine-Tuning Supervisionado (SFT) e Aprendizado por Reforço a partir de Feedback Humano (RLHF).
- Analisar Escala e Comportamento de Modelos: Explicar os conceitos de Leis de Escala, Habilidades Emergentes (aprendizado in-context, Chain of Thought) e o fenômeno das Alucinações.
- Analisar as diferenças estruturais entre arquiteturas Encoder-apenas (BERT), Decoder-apenas (GPT) e Encoder-Decoder (T5).
- Explicar o processo de treinamento em três etapas: Pré-treinamento (modelo-base), Tuning de Instruções (SFT) e Alinhamento (RLHF/PPO).
- Comparar o desempenho, leis de escala e inovações arquiteturais dos principais LLMs, incluindo GPT, Llama, Qwen e DeepSeek.
- Implementar estratégias de prompt zero-shot e few-shot para extração e classificação de dados estruturados.
- Calibrar hiperparâmetros do modelo (Temperatura, Top P, Penalidades) para equilibrar saídas criativas e determinísticas.
- Construir prompts eficazes de Chain-of-Thought (CoT) usando métodos manuais, automáticos e zero-shot ("Vamos pensar passo a passo").
- Analisar e comparar variantes de CoT: Diferenciar entre Self-Consistency, Program of Thought (PoT), Tree-of-Thought (ToT) e Graph-of-Thought (GoT).
Aulas 共 8 课时 · 预计 24.0h
Aulas
Lesson
This lesson explores the paradigm shift from task-specific AI to general-purpose Large Language Models, highlighting how scaling laws and the Transformer architecture enable emergent reasoning capabilities. Students will learn how the self-attention mechanism allows models to process data in parallel and why decoder-only architectures have become the standard for modern generative AI.
This lesson explores the evolution of Transformer architectures, highlighting why the industry has shifted toward Decoder-only models due to their superior scaling laws and generative capabilities. It also examines the foundational training pipeline, covering the transition from pre-training and Chinchilla optimality to modern instruction tuning and alignment techniques.
This lesson explores the evolution of prompting strategies, ranging from zero-shot instructions to few-shot demonstrations and Chain-of-Thought reasoning for complex logic. Students will learn how to improve model performance and reliability by using structural constraints, logical decomposition, and precise formatting to ensure outputs are suitable for programmatic use.
This lesson explores the evolution of reasoning in large language models, moving from linear Chain-of-Thought to advanced structured architectures like Tree-of-Thought and Graph-of-Thought. Students will learn how these frameworks, alongside techniques like Program of Thought and knowledge editing, enable models to perform deliberate planning, verification, and complex mathematical problem-solving.
This lesson explores the challenges of AI safety, focusing on the training paradox between model helpfulness and harmlessness, as well as the mechanics of adversarial jailbreak attacks. It also introduces statistical watermarking techniques, such as the KGW framework, which use vocabulary partitioning and logit bias to embed detectable, invisible signatures into AI-generated content.
This lesson explores the fundamental conflict in AI alignment between maintaining model helpfulness and ensuring harmlessness, highlighting how jailbreak attacks exploit this tension through role-playing and cognitive coercion. Students will learn how these vulnerabilities function and examine technical strategies, such as intent analysis and robust system prompting, to defend against prompt-based bypass attempts.
This lesson explores the evolution of Multi-modal Large Language Models (MLLMs) from vision-centric systems to integrated architectures capable of processing diverse sensory inputs like audio and 3D data. Students will learn how specialized encoders and projection bridges align non-textual signals into a unified semantic space, enabling the model to effectively reason across multiple modalities.
This lesson explores the development of autonomous GUI agents that use a tripartite architecture—planning, decision-making, and reflection—to interact with software interfaces. It further examines how Reinforcement Learning and RLHF enable these agents to adapt to dynamic environments while maintaining safety and reliability against potential risks.