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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande
- Resumen del Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
- Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)
- Las contribuciones de Meta AI al desarrollo de LLMs
Comprensión de la Arquitectura de los LLMs de Meta AI
- Arquitectura Transformer y mecanismos de auto-atención
- Metodologías de entrenamiento para modelos de 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 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 LLMs de Meta AI
- Carga de modelos preentrenados
- Ajuste fino (fine-tuning) con conjuntos de datos específicos del dominio
- Técnicas de aprendizaje por transferencia
Creación de Aplicaciones de PLN con LLMs de Meta AI
- Desarrollo de chatbots e IA conversacional
- Implementación de resúmenes de texto y paráfrasis
- Análisis de sentimientos y moderación de contenido
Optimización y Despliegue de Modelos de Lenguaje Grandes
- Ajuste de rendimiento para la velocidad de inferencia
- Técnicas de compresión y cuantización de modelos
- Despliegue de LLMs mediante APIs y plataformas en la nube
Consideraciones Éticas e IA Responsable
- Detección y mitigación de sesgos en LLMs
- Garantizar la transparencia y la equidad en los modelos de IA
- Tendencias futuras y desarrollos en IA
Requerimientos
- Comprensión básica del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Experiencia en programación con Python
- Conocimiento de los conceptos de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
Público Objetivo
- Investigadores de IA
- Científicos de Datos
- Ingenieros de Aprendizaje Automático
- Desarrolladores de Software interesados en PLN
