Construindo LLMs do Zero: Vetores, Matrizes e Espaços de Alta Dimensão

Este artigo, o segundo de uma série de três partes, desmistifica o funcionamento dos Modelos de Linguagem Ampla (LLMs) para leitores com inclinação técnica e conhecimento limitado de IA. Baseando-se na parte 19 de uma série baseada no livro de Sebastian Raschka "Construa um Modelo de Linguagem Ampla (do Zero)", ele explica o uso de vetores, matrizes e espaços de alta dimensão (espaço de vocabulário e espaço de incorporação) dentro de LLMs. O autor argumenta que a compreensão da inferência LLM requer apenas matemática do nível do ensino médio, enquanto o treinamento requer matemática mais avançada. O artigo detalha como os vetores representam significado em espaços de alta dimensão e como a multiplicação de matrizes projeta entre esses espaços, conectando isso a camadas lineares em redes neurais.