LLMs avanzados para tareas de PLN
Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son modelos de inteligencia artificial capaces de procesar y generar grandes cantidades de datos de lenguaje natural, como texto, voz y audio. Los LLM pueden aprender los patrones y la estructura de sus datos de entrenamiento de entrada y luego generar nuevos datos con características similares. Además, los LLM pueden realizar diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural (PLN), como comprensión del lenguaje natural (CLN), inferencia del lenguaje natural (ILN), construcción y completado de grafos de conocimiento, razonamiento común, generación y gestión de diálogos, y generación y comprensión multimodal.
Este taller en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigido a científicos de datos intermedios, desarrolladores de IA y entusiastas de la IA que deseen utilizar LLM para ejecutar diversas tareas de PLN y crear contenido novel y diverso para diferentes propósitos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar un entorno de desarrollo con LLM y herramientas esenciales.
- Ejecutar con pericia tareas de CLN e ILN con LLM.
- Extraer, inferir y utilizar grafos de conocimiento de manera eficaz.
- Generar y gestionar diálogos utilizando LLM para aplicaciones conversacionales.
- Evaluar la calidad y diversidad del contenido generado por LLM e IA generativa.
- Aplicar principios éticos, garantizando equidad y un uso responsable de los LLM.
Formato del curso
- Ponencia interactiva y debate.
- Gran cantidad de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarlo.
Temario del curso
Introducción a LLM e IA generativa
- Exploración de técnicas y modelos
- Discusión sobre aplicaciones y casos de uso
- Identificación de desafíos y limitaciones
Uso de LLM para tareas de CLN
- Análisis de sentimiento
- Reconocimiento de entidades nombradas
- Extracción de relaciones
- Parsing semántico
Uso de LLM para tareas de ILN
- Detección de entrelazamiento (entailment)
- Detección de contradicciones
- Detección de paráfrasis
Uso de LLM para grafos de conocimiento
- Extracción de hechos y relaciones a partir de texto
- Inferencia de hechos faltantes o nuevos
- Uso de grafos de conocimiento para tareas posteriores
Uso de LLM para razonamiento común
- Generación de explicaciones, hipótesis y escenarios plausibles
- Uso de bases de conocimientos y conjuntos de datos de sentido común
- Evaluación del razonamiento común
Uso de LLM para generación de diálogos
- Generación de diálogos con agentes conversacionales, chatbots y asistentes virtuales
- Gestión de diálogos
- Uso de conjuntos de datos y métricas de diálogo
Uso de LLM para generación multimodal
- Generación de imágenes a partir de texto
- Generación de texto a partir de imágenes
- Generación de videos a partir de texto o imágenes
- Generación de audio a partir de texto
- Generación de texto a partir de audio
- Generación de modelos 3D a partir de texto o imágenes
Uso de LLM para meta-aprendizaje
- Adaptación de LLM a nuevos dominios, tareas o idiomas
- Aprendizaje a partir de ejemplos con pocas muestras (few-shot) o sin muestras (zero-shot)
- Uso de conjuntos de datos y marcos de meta-aprendizaje y aprendizaje por transferencia
Uso de LLM para aprendizaje adversarial
- Defensa de LLM contra ataques maliciosos
- Detección y mitigación de sesgos y errores en LLM
- Uso de conjuntos de datos y métodos de aprendizaje adversarial y robustez
Evaluación de LLM e IA generativa
- Valoración de la calidad y diversidad del contenido
- Uso de métricas como la puntuación de inicio, la distancia Fréchet inception (FID) y la puntuación BLEU
- Uso de métodos de evaluación humana como crowdsourcing y encuestas
- Uso de métodos de evaluación adversarial como pruebas de Turing y discriminadores
Aplicación de principios éticos para LLM e IA generativa
- Garantía de equidad y responsabilidad
- Evitar el mal uso y abuso
- Respetar los derechos y la privacidad de los creadores y consumidores de contenido
- Fomentar la creatividad y la colaboración entre humanos e IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos y terminología básica de IA
- Experiencia con programación en Python y análisis de datos
- Familiaridad con marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch
- Conocimiento básico de LLM y sus aplicaciones
Público objetivo
- Científicos de datos
- Desarrolladores de IA
- Entusiastas de la IA
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Formato del curso
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Formato del curso
- Clase interactiva con espacio para discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos de contingencia para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y reforzar el comportamiento de los agentes para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y explicaciones de código en un entorno de prueba (sandbox).
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de Personalización del Curso
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados con lógica condicional.
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Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones en grupo.
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Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto de nivel intermedio, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad/conformidad que deseen implementar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar controles de acceso basados en roles (RBAC), inicio de sesión único (SSO) y controles impulsados por la conformidad.
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas prácticas de ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar técnicas de agrupación, cuantización y estrategias de servicio eficientes.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción para cargas de trabajo empresariales.
Formato del Curso
- Clases interactivas y discusión.
- Muchas actividades prácticas y ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.
Productización de asistentes conversacionales con conectores e integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial abierta que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo corporativos y orientados al cliente.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración de nivel principiante e intermedio que deseen diseñar, integrar y productizar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores corporativos y SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de experiencia de usuario (UX) para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso reales.
Formato del curso
- Clase interactiva y debate.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio en vivo de asistentes conversacionales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Implementaciones de grado empresarial con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para su implementación en producción dentro de entornos empresariales.
Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA/ML y arquitectos de plataforma de nivel intermedio a avanzado, así como a equipos de MLOps que deseen implementar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar Mistral Medium 3 utilizando la API y opciones de autoalojamiento (self-hosted).
- Optimizar el rendimiento de la inferencia y los costes.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clase magistral interactiva y discusión.
- Práctica intensiva con numerosos ejercicios.
- Implementación práctica en un laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros.
Mistral para una IA Responsable: Privacidad, Residencia de Datos y Controles Empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta y preparada para entornos empresariales que ofrece funciones para el despliegue seguro, conforme a la normativa y responsable de soluciones de inteligencia artificial.
Esta formación presencial impartida por un experto (en línea o in situ) está dirigida a líderes de cumplimiento normativo, arquitectos de seguridad y responsables legales y operativos que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral, aprovechando las capacidades de privacidad, residencia de datos y mecanismos de control empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos normativos.
- Configurar controles de nivel empresarial, como RBAC (Control de Acceso Basado en Roles), SSO (Inicio de Sesión Único) y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue para alinearse con los requisitos de cumplimiento.
Formato del curso
- Clases interactivas y sesiones de debate.
- Casos de estudio y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles de IA empresarial.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Aplicaciones multimodales con modelos Mistral (Visión, OCR y comprensión de documentos)
14 HorasLos modelos Mistral son tecnologías de inteligencia artificial de código abierto que ahora se extienden a flujos de trabajo multimodales, apoyando tanto tareas de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales y de investigación.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que deseen desarrollar aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluidas canalizaciones de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y preparar modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con canalizaciones de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresarial.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda de texto-imagen y asistentes de interfaz de usuario.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones grupales.
- Ejercicios prácticos de programación.
- Implementación en laboratorio en vivo de canalizaciones multimodales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
