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Temario del curso

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande

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

Comprensión de 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.)

Configuración del entorno de desarrollo

  • Instalación y configuración de Python y Jupyter Notebook
  • Trabajo con el repositorio de modelos de Hugging Face y Meta AI
  • Uso de GPUs basadas 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

Construcción de aplicaciones PLN con LLMs de Meta AI

  • Desarrollo de chatbots y IA conversacional
  • Implementación de resumen de textos y paráfrasis
  • Análisis de sentimientos y moderación de contenido

Optimización e implementación de Modelos de Lenguaje Grande

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

Consideraciones éticas e IA responsable

  • Detección y mitigación del sesgo en los LLMs
  • Garantizar la transparencia y la equidad en los modelos de IA
  • Tendencias futuras y desarrollos en IA

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

  • Investigadores de 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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