Roteiro de Estudo para se Atualizar em Large Language Models (LLM) com Python e C# (1 Mês)

Este roteiro de estudo é voltado para quem já tem conhecimentos em Python e C# e quer se aprofundar nas tecnologias atuais envolvendo Large Language Models (LLMs), como o GPT, BERT e outros modelos pré-treinados de NLP.

Semana 1: Fundamentos de LLMs e Processamento de Linguagem Natural (NLP)

Objetivo: Compreender os conceitos fundamentais de LLMs e começar com processamento de linguagem natural.

Dias 1 e 2: Conceitos Básicos de NLP

• Estudo: Introdução ao processamento de linguagem natural (NLP) e como LLMs se encaixam no contexto.
• Tópicos:
• Tokenização, stemming, lematização.
• Introdução a embeddings de palavras: Word2Vec, GloVe.
• Ferramentas:
• Python: NLTK, SpaCy.
• Recursos:
• Curso online: Coursera – Natural Language Processing.
• Tutoriais e documentações da NLTK e SpaCy.

Dias 3 a 5: Introdução a Large Language Models

• Estudo: Conceitos de LLMs, como GPT, BERT, e suas arquiteturas baseadas em transformers.
• Tópicos:
• O que são transformers.
• Arquitetura do BERT e GPT: Encoder-Decoder, self-attention.
• Ferramentas:
• Python: Hugging Face Transformers.
• Recursos:
• Documentação Hugging Face.

Dias 6 e 7: Explorando Modelos Pré-treinados

• Estudo: Uso de modelos pré-treinados em tarefas de NLP.
• Tópicos:
• Aplicação de LLMs para tarefas como classificação de texto, resposta a perguntas e geração de texto.
• Exercício: Usar modelos BERT e GPT-2 para realizar uma tarefa de NLP (ex: análise de sentimentos).
• Recursos:
• Tutoriais Hugging Face.

Semana 2: Implementação e Fine-tuning de LLMs

Objetivo: Aprender a ajustar e personalizar LLMs para problemas específicos.

Dias 1 e 2: Fine-tuning de Modelos Pré-treinados

• Estudo: Fine-tuning em BERT e GPT-2 para tarefas específicas.
• Tópicos:
• Como ajustar LLMs usando dados específicos.
• Técnicas de regularização e ajuste de hiperparâmetros.
• Ferramentas:
• Python: Hugging Face, PyTorch.
• Exercício: Fine-tuning de um modelo BERT para classificação de texto.
• Recursos:
• Fine-tuning com Hugging Face.

Dias 3 e 4: Treinamento e Inferência em LLMs

• Estudo: Treinamento de LLMs em datasets personalizados.
• Tópicos:
• Pipeline de treinamento.
• Inferência e otimização de tempo de resposta.
• Exercício: Criar um pipeline para treinamento e inferência usando PyTorch.
• Recursos:
• Tutoriais PyTorch.

Dias 5 a 7: Deploy de Modelos LLM

• Estudo: Como disponibilizar LLMs para produção.
• Tópicos:
• Deploy de modelos em API RESTful com Python (Flask, FastAPI).
• Ferramentas como MLflow, TensorFlow Serving.
• Exercício: Deploy de um modelo GPT-2 para geração de texto em uma API.
• Recursos:
• Documentação Flask.

Semana 3: Exploração Avançada de LLMs

Objetivo: Explorar técnicas avançadas e novos modelos de LLMs.

Dias 1 e 2: Transformers Avançados

• Estudo: Explorar variantes dos transformers, como T5, GPT-3, DeBERTa.
• Tópicos:
• Comparação entre diferentes arquiteturas.
• Aplicações específicas para cada tipo de modelo.
• Exercício: Implementar e comparar resultados com diferentes transformers.
• Recursos:
• Tutoriais Avançados da Hugging Face.

Dias 3 a 5: Prompt Engineering

• Estudo: Técnicas para melhorar a performance de modelos LLM através de prompts.
• Tópicos:
• Como projetar prompts para tarefas específicas.
• Exemplos de prompts bem-sucedidos e suas aplicações.
• Exercício: Experimentar com prompt tuning em GPT-3 ou similar.
• Recursos:
• Artigos e papers sobre Prompt Engineering.

Dias 6 e 7: Uso de LLMs com C#

• Estudo: Como integrar LLMs com aplicações em C#.
• Tópicos:
• Chamadas para APIs de IA com ML.NET e Azure Cognitive Services.
• Como conectar modelos Python a uma aplicação C# via API.
• Exercício: Criar uma aplicação simples em C# que consuma um modelo pré-treinado via API.
• Recursos:
• Documentação do ML.NET.

Semana 4: Projeto Final e Exploração de Tendências

Objetivo: Consolidar o conhecimento adquirido e explorar as últimas tendências em LLMs.

Dias 1 a 3: Projeto Final

• Atividade: Escolher um projeto prático.
• Exemplo de Projeto:
• Criar um chatbot avançado usando um modelo LLM, ou
• Desenvolver um sistema de geração de texto para conteúdos específicos (ex: notícias, diálogos).
• Recursos:
• Escolha um dataset público no Kaggle.

Dias 4 e 5: Exploração de Ferramentas como AutoML e Zero-shot Learning

• Estudo: Explorar automação e novos paradigmas de aprendizado.
• Tópicos:
• Uso de AutoML para automatizar a escolha de modelos e hiperparâmetros.
• Introdução ao Zero-shot Learning e como ele é aplicado com LLMs.
• Recursos:
• Artigos acadêmicos sobre AutoML e Zero-shot Learning.

Dias 6 e 7: Ética e IA Explicável

• Estudo: Questões éticas e desafios relacionados a LLMs.
• Tópicos:
• Bias em modelos de linguagem.
• Como tornar as decisões de LLMs mais explicáveis e transparentes.
• Recursos:
• Artigos sobre XAI (IA Explicável) e boas práticas de IA ética.

Observações Finais

• Durante o mês, você vai praticar com ferramentas como Hugging Face, PyTorch, TensorFlow e também experimentará integração com C# via APIs.
• Utilize plataformas como Kaggle para obter datasets e explorar notebooks de outros profissionais.

Este roteiro foi criado com o auxílio de uma ferramenta de inteligência artificial, utilizando o ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI. Embora o conteúdo tenha sido gerado automaticamente, ele foi revisado e adaptado por um ser humano para garantir sua precisão e clareza.