Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) son modelos de redes neuronales profundas capaces de generar textos en lenguaje natural basados en una entrada o contexto dados. Se entrenan con grandes volúmenes de datos textuales procedentes de diversos dominios y fuentes, lo que les permite captar los patrones sintácticos y semánticos del lenguaje natural. Los LLM han obtenido resultados notables en diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural, como la síntesis de texto, la respuesta a preguntas, la generación de texto y otras aplicaciones.
Esta formación en vivo con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores con un nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM popular.
- Crear un LLM básico y ajustar su fine-tuning (ajuste fino) sobre un conjunto de datos personalizado.
- Utilizar LLM para diferentes tareas de procesamiento del lenguaje natural, como la síntesis de texto, la respuesta a preguntas, la generación de texto y otras aplicaciones.
- Depurar y evaluar LLM mediante herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Múltiples ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción
- ¿Qué son los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)?
- LLM frente a modelos tradicionales de procesamiento del lenguaje natural (NLP)
- Ventajas y arquitectura general de los LLM.
- Desafíos y limitaciones de los LLM.
Comprensión de los LLM
- Ciclo de vida de un LLM.
- Cómo funcionan los LLM.
- Componentes principales de un LLM: codificador, decodificador, atención, incrustaciones (embeddings), entre otros.
Inicio
- Configuración del entorno de desarrollo.
- Instalación de un LLM como herramienta de desarrollo; por ejemplo, Google Colab o Hugging Face.
Trabajo con LLM
- Exploración de las opciones de LLM disponibles.
- Creación y uso de un LLM.
- Ajuste fino (fine-tuning) de un LLM sobre un conjunto de datos personalizado.
Síntesis de texto
- Comprensión de la tarea de síntesis de texto y sus aplicaciones.
- Uso de un LLM para la síntesis de texto extractiva y abstracta.
- Evaluación de la calidad de los resúmenes generados mediante métricas como ROUGE, BLEU, entre otras.
Respuesta a preguntas
- Comprensión de la tarea de respuesta a preguntas y sus aplicaciones.
- Uso de un LLM para la respuesta a preguntas en dominios abiertos y cerrados.
- Evaluación de la precisión de las respuestas generadas mediante métricas como F1, Exact Match (EM), entre otras.
Generación de texto
- Comprensión de la tarea de generación de texto y sus aplicaciones.
- Uso de un LLM para la generación de texto condicional y no condicional.
- Control del estilo, el tono y el contenido de los textos generados mediante parámetros como temperatura, top-k, top-p, entre otros.
Integración de LLM con otros frameworks y plataformas
- Uso de LLM con PyTorch o TensorFlow.
- Uso de LLM con Flask o Streamlit.
- Uso de LLM con Google Cloud o AWS.
Solución de problemas
- Comprensión de los errores y fallos más comunes en LLM.
- Uso de TensorBoard para supervisar y visualizar el proceso de entrenamiento.
- Uso de PyTorch Lightning para simplificar el código de entrenamiento y mejorar el rendimiento.
- Uso de Hugging Face Datasets para cargar y preprocesar los datos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica del procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje profundo.
- Experiencia con Python y PyTorch o TensorFlow.
- Experiencia básica en programación.
Audiencia
- Desarrolladores.
- Entusiastas del procesamiento del lenguaje natural.
- Científicos de datos.
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Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusión.
- Ejercicios prácticos con estudios de caso del mundo real.
- Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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- Diseñar flujos de trabajo específicos para el ámbito legal mediante LangGraph que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y en el procesamiento.
- Implementar barreras de seguridad (guardrails), aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión trazables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios de LangGraph en entornos de producción con capacidades de observabilidad y control de costos.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Numerosos ejercicios y práctica constante.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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Creación de Flujos de Trabajo Dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar encaminamiento condicional, reintentos y alternativas para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y endurecer el comportamiento del agente para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y recorridos por el 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 serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y email estructurados en grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para una personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a lo largo de campañas multi-etapa.
- Evaluar, monitorizar y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates grupales.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles impulsados por el cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
- Diseñar e implementar manuales de procedimientos de administración y gobernanza para ChatOps.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar patrones de implementación escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar técnicas de agrupamiento (batching), cuantización y estrategias eficientes de servicio.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción, adecuadas para cargas de trabajo empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Abundancia de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto y desarrolladores full-stack, así como a ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio, que deseen diseñar, integrar y productizar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de UX para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de producto para casos de uso reales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- 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, póngase en contacto con nosotros para organizarla.
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Esta formación en vivo con instructor (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 opciones basadas en API y autoalojadas.
- Optimizar el rendimiento de la inferencia y los costos asociados.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clases magistrales interactivas y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a líderes de cumplimiento intermedios, arquitectos de seguridad y partes interesadas legales y operativas que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral aprovechando los mecanismos de privacidad, residencia de datos y control empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos regulatorios.
- Configurar controles empresariales como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y despliegues para alinearse con el cumplimiento normativo.
Formato del curso
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- Estudios de caso y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
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Opciones de personalización del curso
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14 HorasLos modelos Mistral son tecnologías de IA de código abierto que ahora se extienden hacia flujos de trabajo multimodales, admitiendo tanto tareas de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales e investigativas.
Esta capacitación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que desean construir aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluyendo pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y preparar los modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión documental para casos de uso empresarial.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda visual-textual y interfaces de usuario asistivas.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de codificación.
- Implementación en laboratorio de pipelines multimodales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
