Se você só pode assistir UM vídeo sobre LLMs, assista esse.

O funcionamento das LLMs (Large Language Models) pode parecer um mistério, mas entender seus mecanismos internos é o que separa um desenvolvedor comum de um profissional de elite na era da IA. Neste vídeo, mergulhamos no conceito de Self-Attention (Auto-atenção), a verdadeira "virada de chave" que permitiu a existência de modelos como ChatGPT e Claude. Vamos desmistificar como os Transformers deixaram de apenas processar palavras isoladas para compreender o contexto profundo de uma frase. Explicamos desde a base de Tokens e Embedding Vectors até o cálculo (de forma conceitual e visual) que define a importância de cada termo em relação aos outros. 🔗 Portal de Cursos Gratuitos https://fernandakipper.com/yt/descricao 🔗 Nossa Newsletter de Tecnologia https://www.boratomarcafe.com ⭐ Seja um membro do canal e tenha acesso às lives, vídeos e conteúdos exclusivos!    / @kipperdev   👉 Me siga no Instagram!   / kipper.dev   📹 VIDEO RELACIONADOS    • O que são tokens?      • Harness Engineering é muito mais que CLAUD...   00:00 Intro 00:42 O que é o mecanismo de Self-Attention? 01:03 Relembrando: Tokens e IDs de vocabulário 02:55 O que são Embedding Vectors (Representação numérica) 04:30 Mapa de padrões linguísticos e multidimensionalidade 06:55 O desafio do contexto: O exemplo da palavra "banco" 08:21 Visualizando o mapeamento semântico (Hugging Face & TensorFlow) 11:00 Positional Encoding: Por que a ordem das palavras importa 12:06 Entendendo os vetores Q (Query) e K (Key) 12:53 Como é calculado o Attention Score (Importância entre tokens) 14:31 O resultado final: Significado + Contexto 16:17 O impacto do paper "Attention Is All You Need" 17:07 Resumo da arquitetura Transformers e encerramento #selfattention #transformers #llmembedding #machinelearning