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O objetivo desta fase inicial é muito simples: Dividir a entrada em tokens (ids) de uma maneira que faça sentido.

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O objetivo desta segunda fase é muito simples: Amostrar os dados de entrada e prepará-los para a fase de treinamento, geralmente separando o conjunto de dados em frases de um comprimento específico e gerando também a resposta esperada.

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O objetivo desta terceira fase é muito simples: Atribuir a cada um dos tokens anteriores no vocabulário um vetor das dimensões desejadas para treinar o modelo. Cada palavra no vocabulário será um ponto em um espaço de X dimensões.
Note que inicialmente a posição de cada palavra no espaço é apenas inicializada "aleatoriamente" e essas posições são parâmetros treináveis (serão melhorados durante o treinamento).

Além disso, durante o embedding de tokens outra camada de embeddings é criada que representa (neste caso) a posição absoluta da palavra na frase de treinamento. Dessa forma, uma palavra em diferentes posições na frase terá uma representação (significado) diferente.

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O objetivo desta quarta fase é muito simples: Aplicar alguns mecanismos de atenção. Estes serão muitas camadas repetidas que vão capturar a relação de uma palavra no vocabulário com seus vizinhos na frase atual sendo usada para treinar o LLM.
Muitas camadas são usadas para isso, então muitos parâmetros treináveis vão capturar essa informação.

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O objetivo desta quinta fase é muito simples: Desenvolver a arquitetura do LLM completo. Juntar tudo, aplicar todas as camadas e criar todas as funções para gerar texto ou transformar texto em IDs e vice-versa.

Esta arquitetura será usada tanto para treinar quanto para prever texto após ter sido treinada.

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O objetivo desta sexta fase é muito simples: Treinar o modelo do zero. Para isso, a arquitetura LLM anterior será usada com alguns loops sobre os conjuntos de dados usando as funções de perda e otimizador definidos para treinar todos os parâmetros do modelo.

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O uso de LoRA reduz muito a computação necessária para ajustar finamente modelos já treinados.

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O objetivo desta seção é mostrar como ajustar finamente um modelo já pré-treinado para que, em vez de gerar novo texto, o LLM selecione e forneça as probabilidades do texto dado ser categorizado em cada uma das categorias dadas (como se um texto é spam ou não).

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O objetivo desta seção é mostrar como ajustar finamente um modelo já pré-treinado para seguir instruções em vez de apenas gerar texto, por exemplo, respondendo a tarefas como um chatbot.