Introdução 🌟
Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) como GPT revolucionaram a interação humano-máquina. Neste guia completo, vamos aprender como construir um LLM do zero usando a arquitetura Transformer!
Encode e Decode: A Base dos LLMs 🔄
Antes de mergulhar no código, vamos entender os conceitos fundamentais. Similar aos encodings de texto (UTF-8, ANSI), os LLMs usam encode/decode para processar texto eficientemente.
Vejamos um exemplo simples:
# Dicionário para mapear palavras para índices
word_to_index = {
'Olá': 1,
'mundo': 2,
'como': 3,
'você': 4,
'está': 5
}
def encode(text):
return [word_to_index[word] for word in text.split() if word in word_to_index]
# Dicionário inverso
index_to_word = {index: word for word, index in word_to_index.items()}
def decode(indices):
return ' '.join(index_to_word[index] for index in indices if index in index_to_word)
# Exemplo
text = "Olá mundo como você está"
encoded_text = encode(text)
decoded_text = decode(encoded_text)
Word Embeddings: O Coração do NLP 🧠
O que são Word Embeddings?
É uma técnica que converte palavras em vetores numéricos densos, capturando relações semânticas entre palavras. Principais características:
-
Representação Densa 📊
- Vetores densos vs. one-hot encoding
- Menor dimensionalidade
- Maior eficiência
-
Captura de Contexto 🎯
- Relações semânticas
- Relações sintáticas
- Proximidade vetorial significativa
Tipos de Embeddings 🔍
-
Word2Vec
- Desenvolvido pelo Google
- CBOW e Skip-gram
-
GloVe
- Stanford
- Estatísticas globais de co-ocorrência
-
FastText
- Suporte a subunidades de palavras
Construindo Nosso LLM: Passo a Passo 👨💻
1. Instalação das Dependências
pip install torch torchvision transformers datasets
2. Preparação dos Dados 📝
from datasets import load_dataset
# Carregando o dataset
dataset = load_dataset("wikitext", "wikitext-103-v1")
train_data = dataset['train']['text']
# Tokenização
from transformers import GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
train_encodings = tokenizer(
train_data,
return_tensors='pt',
max_length=512,
truncation=True,
padding="max_length"
)
3. Construindo o Modelo 🏗️
from transformers import GPT2Config, GPT2LMHeadModel
config = GPT2Config(
vocab_size=tokenizer.vocab_size,
n_positions=512,
n_ctx=512,
n_embd=768,
n_layer=12,
n_head=12
)
model = GPT2LMHeadModel(config)
4. Treinamento 🎯
from torch.optim import AdamW
from torch.utils.data import DataLoader
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
train_loader = DataLoader(train_encodings, batch_size=8, shuffle=True)
model.train()
for epoch in range(5):
for batch in train_loader:
inputs, labels = batch['input_ids'], batch['input_ids']
outputs = model(inputs, labels=labels)
loss = outputs.loss
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
print(f"Epoch {epoch}: Loss {loss.item()}")
5. Salvando e Usando o Modelo 💾
# Salvando
model.save_pretrained('./meuModeloGPT2')
# Usando
from transformers import pipeline
generator = pipeline('text-generation', model='./meuModeloGPT2', tokenizer='gpt2')
# Testando
prompt = "Qual é o significado da vida, do universo e tudo mais?"
response = generator(prompt, max_length=50, num_return_sequences=1)
print(response[0]['generated_text'])
Dicas e Boas Práticas 💡
-
Preparação de Dados
- Limpe e pré-processe seus dados
- Use tokenização apropriada
- Considere o tamanho do vocabulário
-
Treinamento
- Monitore a loss
- Use validation set
- Ajuste hiperparâmetros conforme necessário
-
Otimização
- Use GPU quando possível
- Implemente gradient clipping
- Considere técnicas de regularização
Recursos Úteis 📚
Conclusão 🎉
Construir um LLM do zero é um processo complexo mas gratificante. Este guia fornece os fundamentos necessários para começar sua jornada no desenvolvimento de modelos de linguagem.
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