LLMs en aplicaciones multimodales

Introducción al aprendizaje multimodal

• Vista general de la IA multimodal
• Desafíos en el procesamiento de datos multimodales
• Ventajas de los LLMs multimodales

Comprensión de los Modelos de Lenguaje Grande

• Arquitectura de los LLMs más avanzados
• Entrenamiento de LLMs con datos multimodales
• Casos de estudio: aplicaciones exitosas de LLMs multimodales

Procesamiento de datos multimodales

• Técnicas de preprocesamiento de datos para texto, imagen y audio
• Extracción de características y aprendizaje de representaciones
• Integración de datos multimodales en LLMs

Desarrollo de aplicaciones LLMs multimodales

• Diseño de interfaces de usuario para interacción multimodal
• LLMs en asistentes virtuales y chatbots
• Creación de experiencias inmersivas con LLMs

Evaluación y optimización de sistemas multimodales

• Métricas de rendimiento para LLMs multimodales
• Estrategias de optimización para mejorar la precisión y eficiencia
• Abordaje del sesgo y la equidad en sistemas multimodales

Laboratorio práctico: construcción de un proyecto LLM multimodal

• Configuración de un conjunto de datos multimodales
• Implementación de un LLM multimodal para un caso de uso específico
• Prueba y refinamiento del sistema

Resumen y próximos pasos