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Temario del curso

Introducción al ajuste fino en PLN

  • ¿Qué es el ajuste fino?
  • Ventajas de ajustar modelos lingüísticos preentrenados.
  • Resumen de modelos preentrenados populares (GPT, BERT, T5).

Comprensión de las tareas de PLN

  • Análisis de sentimientos.
  • Resumen de textos.
  • Traducción automática.
  • Detección de entidades nombradas (NER).

Configuración del entorno

  • Instalación y configuración de Python y bibliotecas.
  • Uso de Hugging Face Transformers para tareas de PLN.
  • Carga y exploración de modelos preentrenados.

Técnicas de ajuste fino

  • Preparación de conjuntos de datos para tareas de PLN.
  • Tokenización y formato de entrada.
  • Ajuste fino para tareas de clasificación, generación y traducción.

Optimización del rendimiento del modelo

  • Comprensión de las tasas de aprendizaje y los tamaños de lote.
  • Uso de técnicas de regularización.
  • Evaluación del rendimiento del modelo con métricas.

Laboratorios prácticos

  • Ajuste fino de BERT para análisis de sentimientos.
  • Ajuste fino de T5 para resumen de textos.
  • Ajuste fino de GPT para traducción automática.

Despliegue de modelos ajustados

  • Exportación y guardado de modelos.
  • Integración de modelos en aplicaciones.
  • Fundamentos del despliegue de modelos en plataformas en la nube.

Desafíos y mejores prácticas

  • Evitar el sobreajuste durante el ajuste fino.
  • Gestión de conjuntos de datos desequilibrados.
  • Asegurar la reproducibilidad en los experimentos.

Tendencias futuras en el ajuste fino de PLN

  • Nuevos modelos preentrenados emergentes.
  • Avances en el aprendizaje por transferencia para PLN.
  • Exploración de aplicaciones multimodales de PLN.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de conceptos de PLN.
  • Experiencia con programación en Python.
  • Conocimiento de frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch.

Público objetivo

  • Científicos de datos.
  • Ingenieros de PLN.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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