Este guia completo conduz você pelos passos essenciais para construir seu próprio modelo de linguagem, similar ao GPT, desde o início. Exploraremos o processamento de dados, a matemática fundamental, os conceitos por trás dos Transformers e a implementação prática em Python, utilizando a biblioteca PyTorch e recursos como CUDA para aceleração via GPU. Prepare-se para uma jornada fascinante pelo mundo da Inteligência Artificial e do Processamento de Linguagem Natural!
Nosso ponto de partida é um modelo de linguagem bigrama, um modelo simplificado que prevê o próximo caractere em uma sequência baseando-se apenas no caractere anterior. Utilizaremos o livro "O Mágico de Oz" como um corpus de texto inicial, aprendendo a abrir, ler e manipular arquivos de texto em Python. Abordaremos conceitos cruciais, como tokenização (convertendo caracteres em números) com codificadores e decodificadores, e a importância da codificação UTF-8 para lidar com diferentes caracteres.
A seguir, introduziremos o PyTorch, um framework de aprendizado de máquina que simplifica o trabalho com tensores (matrizes multidimensionais) e operações matemáticas complexas, como multiplicação de matrizes e produto escalar. Demonstraremos como usar tensores para representar nosso texto tokenizado e como dividir os dados em conjuntos de treinamento e validação, uma prática fundamental para evitar o overfitting (memorização dos dados de treinamento) e garantir que o modelo generalize bem para textos novos.
Para tornar o treinamento mais eficiente, exploraremos o conceito de "blocos" de texto e como processá-los em "batches" (lotes) usando GPUs com CUDA. Essa técnica de paralelização acelera significativamente o treinamento, permitindo que o modelo processe múltiplas sequências de texto simultaneamente.
Após dominar os fundamentos, avançaremos para a arquitetura Transformer, a base dos modelos GPT. Detalharemos o funcionamento dos blocos codificadores e decodificadores, o mecanismo de autoatenção (self-attention) e o papel crucial das camadas lineares (nn.Linear no PyTorch). Discutiremos os conceitos de chaves (keys), consultas (queries) e valores (values) na autoatenção, explicando como o modelo aprende a ponderar a importância de diferentes tokens em uma sequência.
Aprofundaremos na construção da arquitetura GPT, que utiliza apenas os blocos decodificadores do Transformer. Implementaremos a atenção mascarada (masked multi-head attention) nos decodificadores, essencial para evitar que o modelo "espie" os tokens futuros durante o treinamento. Exploraremos também as funções de ativação ReLU, Sigmoid e Tanh, que introduzem não linearidades no modelo, permitindo que ele aprenda padrões mais complexos nos dados.
Abordaremos a construção do loop de treinamento, utilizando o otimizador AdamW e o conceito de learning rate (taxa de aprendizado). Explicaremos como o modelo ajusta seus parâmetros para minimizar a função de perda (loss function), utilizando o método de gradiente descendente. Demonstraremos como monitorar o progresso do treinamento, avaliando a perda nos conjuntos de treinamento e validação.
Para treinar um modelo GPT com um grande corpus de texto, como o Open Web Text, aprenderemos técnicas de processamento de dados em larga escala. Demonstraremos como lidar com arquivos compactados (xz) e como dividir o dataset em conjuntos de treinamento e validação, otimizando o processo para minimizar o uso de memória RAM.
Apresentaremos o conceito de mapeamento de memória (memory mapping), uma técnica que permite acessar partes de um arquivo grande sem carregá-lo inteiramente na memória. Implementaremos essa técnica para carregar e processar o dataset Open Web Text de forma eficiente.
Finalmente, discutiremos tópicos avançados, como o ajuste fino (fine-tuning) do modelo, a quantização (quantization) para reduzir o uso de memória e o acúmulo de gradiente (gradient accumulation) para otimizar o treinamento com batches maiores. Apresentaremos a plataforma Hugging Face, um repositório valioso de modelos e datasets pré-treinados, que pode acelerar significativamente o desenvolvimento de seus próprios projetos de aprendizado de máquina.
Concluindo, este guia fornece uma base sólida para a compreensão e a construção de modelos de linguagem GPT. Com a prática e a exploração dos recursos mencionados, você estará bem encaminhado para criar suas próprias aplicações de Processamento de Linguagem Natural.
