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 Duración 21 horas

Temario del curso

Introducción a los Modelos de Lenguaje de Gran Escala

  • Resumen del Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
  • Introducción a los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM)
  • Contribuciones de Meta AI al desarrollo de LLM

Comprensión de la Arquitectura de los LLM de Meta AI

  • Arquitectura Transformer y mecanismos de auto-atención
  • Metodologías de entrenamiento para modelos de gran escala
  • Comparación con otros LLM (GPT, BERT, T5, etc.)

Configuración del Entorno de Desarrollo

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

Ajuste Fino y Personalización de los LLM de Meta AI

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

Construcción de Aplicaciones de PLN con LLM de Meta AI

  • Desarrollo de chatbots e IA conversacional
  • Implementación de resumen de texto y parafraseo
  • Análisis de sentimientos y moderación de contenido

Optimización e Implementación de Modelos de Lenguaje de Gran Escala

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

Consideraciones Éticas e IA Responsable

  • Detección y mitigación de sesgos en LLM
  • Asegurar la transparencia y la equidad en los modelos de IA
  • Tendencias futuras y desarrollos en IA

Requerimientos

  • Comprensión básica de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
  • Experiencia en programación con Python
  • Conocimiento de conceptos de procesamiento de lenguaje natural (PLN)

Público objetivo

  • Investigadores de IA
  • Científicos de datos
  • Ingenieros de aprendizaje automático
  • Desarrolladores de software interesados en PLN

Número de participantes


Precio por participante

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