Architettura LLM e Preparazione Dati per l'IA Generativa

La creazione di potenti applicazioni di IA Generativa richiede più che la semplice chiamata di un'API; essa esige una solida comprensione di come sono strutturati i Large Language Models (LLM) e di come vengono preparati i dati per addestrarli. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali delle architetture LLM e delle pipeline critiche di preparazione dei dati che li alimentano. Transiterai dalla comprensione delle meccaniche di base dei transformer alla scrittura di codice Python che tokenizza, pulisce e struttura il testo grezzo per l'addestramento del modello. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura fondamentale dei transformer, i meccanismi di attenzione e gli LLM. - Preparare e pre-elaborare dati testuali grezzi utilizzando librerie Python moderne e tecniche di tokenizzazione. - Configurare pipeline di dati che alimentano reti neurali con dataset puliti e strutturati. - Esplorare le basi di PyTorch per la gestione degli input del modello e degli embedding. - Integrare database vettoriali e concetti di retrieval-augmented generation (RAG) nel tuo flusso di lavoro dati. - Applicare le best practice per la valutazione della qualità dei dati per evitare bias e migliorare le prestazioni del modello. Iniziamo con la terminologia di base del deep learning e delle reti neurali prima di passare passo dopo passo attraverso l'architettura dei transformer, le strategie di tokenizzazione e l'implementazione pratica delle pipeline di dati. Questo corso è pensato per aspiranti professionisti dei dati, sviluppatori software e appassionati di IA; sebbene una familiarità di base con Python sia utile, non è richiesta alcuna esperienza pregressa con il machine learning per iniziare. Inizia a leggere oggi stesso per costruire una solida base nei principi di architettura e ingegneria dei dati alla base dell'IA generativa moderna.