Transformar uma base de dados de trilhões de tokens em um modelo de linguagem grande (LLM) de bilhões de tokens envolve várias etapas que combinam processamento de dados, arquitetura de modelo e treinamento de rede neural. Vou explicar de maneira didática cada uma dessas etapas:

1. Coleta e Limpeza dos Dados

Antes de começar o treinamento, você precisa de uma grande quantidade de dados de texto. Estes dados podem vir de diversas fontes, como livros, artigos, websites, etc.

Exemplo:

• Coleta: Imagine que você tem acesso a todos os livros disponíveis na internet, artigos de notícias, postagens em redes sociais e mais.
• Limpeza: Você precisa filtrar esse texto para remover dados irrelevantes, duplicados, spam, e garantir que os dados estão em um formato consistente. Isso pode incluir remover HTML, caracteres especiais, e corrigir erros tipográficos.

2. Tokenização

Tokenização é o processo de dividir o texto em unidades menores chamadas "tokens". Isso pode ser palavras, sub-palavras ou até caracteres.

Exemplo:

• Texto Original: "Eu gosto de aprender sobre inteligência artificial."
• Tokens: ["Eu", "gosto", "de", "aprender", "sobre", "inteligência", "artificial", "."]

3. Criação do Vocabulário

Depois de tokenizar os dados, você cria um vocabulário. O vocabulário é a lista de todos os tokens únicos que aparecem nos dados de treinamento.

Exemplo:

• Tokens Únicos: ["Eu", "gosto", "de", "aprender", "sobre", "inteligência", "artificial", "."]

4. Arquitetura do Modelo

Escolher e configurar a arquitetura do modelo é crucial. Modelos como GPT-3 são baseados em Transformadores (Transformers).

Exemplo:

• Transformadores: Utilizam mecanismos de atenção para aprender a relação entre os tokens no texto.

5. Treinamento do Modelo