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
- Facebook
- 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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Criando um LLM do zero com Transformers