Introdução

Muita gente quer entender como criar ou usar LLMs, mas fica perdido no começo. Aqui vou tentar dar uma dica prática para quem já tem o básico de Python e quer avançar.

Quais conceitos entender antes de usar APIs de LLM

• Transformers: entender o que são e por que são o coração dos LLMs.
• Prompt engineering: como escrever comandos que o modelo entende e responde melhor.
• Tokens: como o texto é dividido pelo modelo e como isso impacta na quantidade de uso.
• API de modelos: entender limites, custos e como fazer chamadas assíncronas.

Dicas para quem está começando

1. Estude a arquitetura básica de transformers: há vídeos introdutórios e artigos que explicam de forma acessível.
2. Experimente prompts simples: tente várias formas de pedir informações ao modelo para entender sua lógica.
3. Teste diferentes APIs: além do OpenAI, há alternativas mais acessíveis ou open source.
4. Controle os custos: use tokens com moderação até entender o funcionamento.

Perguntas para a comunidade

• Quais recursos práticos vocês recomendam para quem quer ir além do uso básico de APIs?
• Como vocês avaliam a melhor forma de aprender sobre fine-tuning de LLMs?
• Tem alguma experiência com modelos open source que funcione bem para projetos menores?

Vamos trocar ideia e ajudar quem está na fase inicial. Quem já passou por isso, compartilha suas dicas!

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