Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

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