Modelos de Lenguaje Grande (LLM) y Aprendizaje por Refuerzo (RL)

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

• Visión general de los LLM.
• Definición e importancia.
• Aplicaciones en la IA actual.

Arquitectura del Transformador

• ¿Qué es un transformador y cómo funciona?
• Componentes principales y características.
• Alineamiento (Embedding) y codificación posicional.
• Atención multidifocal (Multi-head attention).
• Red neuronal de alimentación hacia adelante (Feed-forward neural network).
• Normalización y conexiones residuales.

Modelos de Transformador

• Mecanismo de autoatención (Self-attention).
• Arquitectura codificador-decodificador.
• Alineamientos posicionales (Positional embeddings).
• BERT (Representaciones Codificadoras Bidireccionales desde Transformadores).
• GPT (Transformador Generativo Preentrenado).

Optimización del Rendimiento y Trampas

• Longitud del contexto.
• Mamba y modelos de espacio de estados.
• Flash attention.
• Transformadores dispersos.
• Transformadores visuales.
• Importancia de la cuantización.

Mejora de los Transformadores

• Generación de texto aumentada por recuperación.
• Mezcla de modelos (Mixture of models).
• Árbol de pensamientos (Tree of thoughts).

Ajuste Fino (Fine-Tuning)

• Teoría de la adaptación de bajo rango.
• Ajuste fino con QLora.

Leyes de Escalamiento y Optimización en los LLM

• Importancia de las leyes de escalamiento para los LLM.
• Escalamiento del tamaño de datos y del modelo.
• Escalamión computacional.
• Escalación de la eficiencia de parámetros.

Optimización

• Relación entre el tamaño del modelo, el tamaño de los datos, el presupuesto de cómputo y los requisitos de inferencia.
• Optimización del rendimiento y la eficiencia de los LLM.
• Mejores prácticas y herramientas para entrenar y ajustar finamente los LLM.

Entrenamiento y Ajuste Fino de los LLM

• Etapas y desafíos del entrenamiento de LLM desde cero.
• Adquisición y mantenimiento de datos.
• Requisitos de datos a gran escala, CPU y memoria.
• Desafíos de optimización.
• Panorama de los LLM de código abierto.

Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo (RL)

• Introducción al Aprendizaje por Refuerzo.
• Aprendizaje mediante refuerzo positivo.
• Definición y conceptos clave.
• Proceso de Decisión de Markov (MDP).
• Programación dinámica.
• Métodos de Monte Carlo.
• Aprendizaje por Diferencia Temporal.

Aprendizaje Profundo por Refuerzo

• Redes Q Profundas (DQN).
• Optimización de Política Próxima (PPO).
• Elementos del Aprendizaje por Refuerzo.

Integración de los LLM y el Aprendizaje por Refuerzo

• Combinación de los LLM con el Aprendizaje por Refuerzo.
• Cómo se utiliza el RL en los LLM.
• Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana (RLHF).
• Alternativas al RLHF.

Casos de Estudio y Aplicaciones

• Aplicaciones en el mundo real.
• Historias de éxito y desafíos.

Tópicos Avanzados

• Técnicas avanzadas.
• Métodos avanzados de optimización.
• Investigación de vanguardia y desarrollos recientes.

Resumen y Próximos Pasos