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Temario del curso

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande

  • Visión general del Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
  • Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)
  • Contribuciones de Meta AI al desarrollo de LLMs

Comprendiendo la Arquitectura de los LLMs de Meta AI

  • Arquitectura Transformer y mecanismos de autoatención
  • Metodologías de entrenamiento para modelos a gran escala
  • Comparación con otros LLMs (GPT, BERT, T5, etc.)

Configurando el Entorno de Desarrollo

  • Instalación y configuración de Python y Jupyter Notebook
  • Trabajando con el repositorio de modelos de Hugging Face y Meta AI
  • Uso de GPUs basados en la nube o locales para entrenamiento

Ajuste Fino y Personalización de los LLMs de Meta AI

  • Carga de modelos preentrenados
  • Ajuste fino en conjuntos de datos específicos del dominio
  • Técnicas de aprendizaje por transferencia

Construyendo Aplicaciones de PLN con LLMs de Meta AI

  • Desarrollo de chatbots e inteligencia artificial conversacional
  • Implementación de resumen de textos y paráfrasis
  • Análisis de sentimientos y moderación de contenido

Optimización e Implementación de Modelos de Lenguaje Grande

  • Ajuste de rendimiento para la velocidad de inferencia
  • Técnicas de compresión y cuantización de modelos
  • Implementación de LLMs utilizando APIs y plataformas en la nube

Consideraciones Éticas e IA Responsable

  • Detección y mitigación de sesgos en los LLMs
  • Asegurando transparencia y equidad en los modelos de IA
  • Tendencias futuras y desarrollos en IA

Resumen y Siguientes Pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
  • Experiencia con programación en Python
  • Familiaridad con conceptos de procesamiento de lenguaje natural (PLN)

Público Objetivo

  • Investigadores en IA
  • Científicos de Datos
  • Ingenieros de Aprendizaje Automático
  • Desarrolladores de Software interesados en PLN
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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