Curso de NA Prática O Duelo dos Tokens

Atualmente, a escolha de um tokenizer para seus modelos de linguagem pode parecer um tiro no escuro, impactando diretamente custo e performance. Ao final deste curso, você estará apto a instrumentalizar, monitorar e otimizar suas estratégias de tokenização, navegando com confiança entre as ofertas de Big Tech e as soluções Open Source para construir sistemas de IA mais eficientes e transparentes.

Nível: Intermediário

Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, cientistas de dados e pesquisadores que trabalham com modelos de linguagem e buscam otimizar a performance e o custo de suas aplicações de IA.

Ao concluir, você será capaz de: Instrumentar, monitorar e otimizar estratégias de tokenização, avaliando e implementando a solução mais adequada para projetos de IA, navegando entre opções de Big Tech e Open Source.

5 módulos · 9h · certificado ao final

• Instrumentando o Campo de Batalha dos Tokens
  Identificar os princípios fundamentais da tokenização e executar a tokenização de um texto com abordagens Big Tech e Open Source.
• Monitorando o Comportamento e as Métricas dos Tokenizers
  Analisar as métricas de desempenho e características intrínsecas de diferentes tokenizers em contextos variados de texto.
• Diagnosticando Ineficiências e Vieses na Tokenização Atual
  Identificar padrões de ineficiência, vieses e limitações em tokenizers genéricos ao aplicá-los a um dataset específico de um projeto.
• Otimizando a Estratégia de Tokenização com Soluções Personalizadas
  Treinar ou adaptar um tokenizer Open Source para um domínio específico, visando otimizar a eficiência, reduzir custos e melhorar a representação semântica.
• Projeto Final: Proposta Técnica: Avaliando e Escolhendo a Estratégia de Tokenização
  Consolidar o conhecimento para elaborar uma proposta técnica que justifique a escolha de um tokenizer específico para um projeto de IA, considerando custos, desempenho, flexibilida

Projeto Final

Uma Proposta Técnica detalhada, justificando a escolha e implementação de uma estratégia de tokenização (Big Tech ou Open Source) para um projeto de IA real, com análise de custo-benefício e impacto.