LLMs 2/5 - Under the hood

KeywordsTNS Project, LLMs, Neural Networks, Transformers, OpenAI, Tokens, Foundation Models, RAG, Fine-Tuning, Alan TuringEn esta conversación, Aldrin Leal profundiza en el funcionamiento de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM). Comparte conocimientos desde sus experiencias personales de aprendizaje, aspectos técnicos de los LLM y la evolución de estos modelos, centrándose especialmente en las redes neuronales y los transformadores. La discusión también aborda la importancia de los tokens, los modelos de base y los métodos para mejorar los LLM a través de la generación aumentada por recuperación (RAG) y el ajuste fino. Además, Aldrin analiza las limitaciones y barreras de los LLM y concluye con una reflexión sobre la herencia de Alan Turing en el campo de la informática.Meta AI Response: En esta conversación, Aldrin Leal profundiza en el funcionamiento de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM). Comparte conocimientos desde sus experiencias personales de aprendizaje, aspectos técnicos de los LLM y la evolución de estos modelos, centrándose especialmente en las redes neuronales y los transformadores. La discusión también aborda la importancia de los tokens, los modelos de base y los métodos para mejorar los LLM a través de la generación aumentada por recuperación (RAG) y el ajuste fino. Además, Aldrin analiza las limitaciones y barreras de los LLM y concluye con una reflexión sobre la herencia de Alan Turing en el campo de la informática.Chapters00:00 Introduction to the TNS Project01:27 Exploring LLMs and Personal Learning Journey05:02 Technical Insights into LLMs10:25 Understanding Neural Networks and Transformers15:35 The Evolution of LLMs and OpenAI20:43 Tokens and Model Capacity25:22 Connecting to Foundation Models30:41 Enhancing LLMs with RAG and Fine-Tuning33:55 Limitations and Guardrails of LLMs39:13 The Legacy of Alan Turing