Visão Geral

Este curso aborda em profundidade a arquitetura dos Large Language Models (LLMs), explorando os componentes, mecanismos e técnicas que permitem aos modelos modernos compreender, processar e gerar linguagem natural em larga escala. O participante aprenderá os fundamentos da arquitetura Transformer, mecanismos de atenção, embeddings, treinamento distribuído, inferência, otimização e evolução das arquiteturas que sustentam os principais modelos de IA Generativa utilizados atualmente. O curso também apresenta aspectos arquiteturais para implementação corporativa de soluções baseadas em LLMs.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender em profundidade a arquitetura dos Large Language Models
• Entender o funcionamento dos mecanismos de atenção e Transformers
• Analisar os componentes internos responsáveis pelo processamento da linguagem natural
• Avaliar arquiteturas modernas utilizadas em modelos de IA Generativa
• Compreender os desafios de treinamento, inferência e escalabilidade dos LLMs
• Projetar soluções corporativas considerando aspectos arquiteturais de modelos de linguagem

Publico Alvo

• Engenheiros de IA e Machine Learning
• Cientistas de Dados
• Arquitetos de Soluções e Software
• Desenvolvedores de aplicações de IA
• Pesquisadores em Inteligência Artificial
• Profissionais que desejam aprofundar conhecimentos sobre LLMs

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de Inteligência Artificial e Machine Learning
• Familiaridade com Python e conceitos de programação
• Noções de álgebra linear, estatística e redes neurais são recomendadas
• Conhecimentos equivalentes ao curso LLM Fundamentals são desejáveis

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to LLM Architecture

1. Evolution of language model architectures
2. From NLP models to foundation models
3. Overview of modern LLM ecosystems
4. Architectural design principles
5. Capabilities and limitations
6. Enterprise relevance of LLM architectures

Module 2: Neural Network Foundations for LLMs

1. Artificial neural network fundamentals
2. Deep learning concepts
3. Feedforward architectures
4. Sequence modeling challenges
5. Representation learning
6. Neural scaling principles

Module 3: Transformer Architecture Fundamentals

1. Transformer model overview
2. Encoder architecture
3. Decoder architecture
4. Encoder-decoder patterns
5. Attention-based learning
6. Architectural innovations

Module 4: Attention Mechanisms

1. Self-attention fundamentals
2. Multi-head attention
3. Query, Key and Value concepts
4. Attention score computation
5. Long-range dependency handling
6. Efficient attention techniques

Module 5: Tokens, Embeddings and Representations

1. Tokenization strategies
2. Vocabulary construction
3. Embedding generation
4. Positional encoding
5. Semantic representations
6. Contextual embeddings

Module 6: Training Architecture and Model Development

1. Pre-training pipelines
2. Data preparation workflows
3. Distributed training architectures
4. Parallelism strategies
5. Optimization techniques
6. Large-scale model training challenges

Module 7: Fine-Tuning and Model Adaptation

1. Fine-tuning architectures
2. Instruction tuning concepts
3. Transfer learning techniques
4. Parameter-efficient tuning
5. Alignment methodologies
6. Domain adaptation strategies

Module 8: Inference Architecture and Optimization

1. Inference workflows
2. Text generation processes
3. Sampling and decoding strategies
4. Context window management
5. Latency optimization
6. Performance engineering

Module 9: Advanced LLM Architectures

1. Mixture of Experts (MoE)
2. Sparse architectures
3. Retrieval-enhanced models
4. Long-context architectures
5. Multimodal architectures
6. Emerging architectural trends

Module 10: Enterprise LLM Architecture

1. Model serving architectures
2. API-based deployment models
3. On-premises deployment strategies
4. Hybrid AI architectures
5. Scalability and resilience considerations
6. Enterprise integration patterns

Module 11: Security, Governance and Operational Considerations

1. Model security fundamentals
2. Privacy and data protection
3. Governance requirements
4. Monitoring and observability
5. Cost optimization strategies
6. Responsible AI considerations

Module 12: LLM Architecture Workshop

1. Transformer architecture analysis
2. Attention mechanism exercises
3. Model design evaluations
4. Enterprise architecture case studies
5. Scalability and optimization scenarios
6. Final LLM architecture project