
Linguagem Básica da AWS — Série sobre AWS - Parte 2
Na segunda parte desta série, exploramos a linguagem básica da AWS, incluindo recursos, ARNs, tags, e outros conceitos fundamentais que aparecem em todos os serviços e documentações da AWS.


Na segunda parte desta série, exploramos a linguagem básica da AWS, incluindo recursos, ARNs, tags, e outros conceitos fundamentais que aparecem em todos os serviços e documentações da AWS.

Na primeira parte desta série, exploramos o que é cloud computing e como a AWS se tornou líder nesse mercado. Abordamos os conceitos básicos de IaaS, PaaS e SaaS, além de discutir a importância de regiões e Availability Zones, o uso do Root User e como criar uma conta AWS.

Na primeira parte desta série, exploramos o que são LLMs e como eles funcionam internamente. Agora, é hora de avançar para a arquitetura que tornou esses modelos possíveis: o Transformer. Responsável por revolucionar o processamento de linguagem natural, o Transformer é a base dos LLMs modernos. Sua estrutura inovadora permite que modelos compreendam contexto, identifiquem relações entre palavras e gerem texto de forma fluida e coerente.Nesta segunda parte, vamos dissecar essa arquitetura, explorando seus principais componentes e entendendo como eles trabalham em conjunto para processar, interpretar e gerar linguagem.

Nos últimos anos, termos como ChatGPT, Claude e Gemini passaram a fazer parte do vocabulário cotidiano, mas o que há por trás dessas ferramentas? Esta é a primeira parte de uma série de posts sobre LLMs (Large Language Models, ou Modelos de Linguagem de Grande Escala). Neste primeiro post, o ponto de partida: o que são LLMs, de onde vieram e como funcionam por dentro.

Iniciando a minha jornada em documentar as minhas experiências e aprendizados no desenvolvimento de software.