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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a los Grandes Modelos de Lenguaje
- Resumen del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
- Introducción a los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)
- Contribuciones de Meta AI al desarrollo de LLM
Comprendiendo la Arquitectura de los LLM de Meta AI
- Arquitectura Transformer y mecanismos de auto-atención
- Metodologías de entrenamiento para modelos a 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 GPUs basadas en la nube o locales para el entrenamiento
Ajuste Fino y Personalización de los LLM de Meta AI
- Carga de modelos pre-entrenados
- Ajuste fino en conjuntos de datos específicos del dominio
- Técnicas de aprendizaje de transferencia
Construcción de Aplicaciones de PLN con LLM de Meta AI
- Desarrollo de chatbots e IA conversacional
- Implementación de resumen de textos y parafraseo
- Análisis de sentimiento y moderación de contenido
Optimización e Implementación de Grandes Modelos de Lenguaje
- Ajuste de rendimiento para la velocidad de inferencia
- Técnicas de compresión y cuantización de modelos
- Implementación de LLM mediante APIs y plataformas en la nube
Consideraciones Éticas e IA Responsable
- Detección y mitigación de sesgos en LLM
- Garantizar la transparencia y la equidad en los modelos de IA
- Tendencias y desarrollos futuros en IA
Requerimientos
- Comprensión básica del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Experiencia en programación con 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
