Redes Transformers Explicado para Leigos! — série
Playlist · 6 vídeos · Sandeco Channel - Decomplicated IA
TL;DR
Série de 6 aulas do canal Sandeco que desmonta a arquitetura Transformer do zero, em ordem pedagógica: de como o GPT completa texto (completação), passando por tokens e embeddings, positional encoding e o mecanismo de atenção, até multi-head attention. Linguagem acessível para leigos, com animações e exemplos visuais — sem pré-requisito além de matemática básica. (O apresentador anuncia “8 aulas” planejadas; esta playlist publicou 6 — faltam transformer completo e vision transformer.)
Vídeos
- 2026-segredo-gpt-revelado-completacao — Aula inaugural da série: a tarefa central do GPT é completação — prever o próximo token iterativamente
- 2026-tokens-explicados-segredo-chatgpt — Como o texto é quebrado em tokens via BPE (Byte Pair Encoding) e por que tokens não são palavras
- 2026-embeddings-gpt-processa-palavras — Embeddings: a ponte entre palavras e números;
d_model, inicialização aleatória e backpropagation; janela de contexto - 2026-positional-encoding-ordem-palavras — Como o Transformer codifica a ordem das palavras via seno/cosseno (positional encoding) sem sacrificar paralelismo em GPU
- 2026-mecanismo-atencao-transformer — O mecanismo de atenção (scaled dot-product): Query, Key, Value, softmax e “centros de massa” por assunto
- 2026-multihead-attention-multiplas-mentes — Multi-head attention: múltiplas projeções simultâneas que separam assuntos e reduzem alucinações