Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

Introducción

• ¿Qué son los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)?
• LLM vs. modelos tradicionales de PLN
• Descripción general de las características y arquitectura de los LLM
• Desafíos y limitaciones de los LLM

Comprensión de los LLM

• El ciclo de vida de un LLM.
• Cómo funcionan los LLM.
• Los componentes principales de un LLM: codificador, decodificador, atención, incrustaciones (embeddings), etc.

Primeros Pasos

• 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 en un conjunto de datos personalizado.

Resumización de Textos

• Comprensión de la tarea de resumización de textos y sus aplicaciones.
• Uso de un LLM para la resumización extractiva y abstractiva de textos.
• Evaluación de la calidad de los resúmenes generados mediante métricas como ROUGE, BLEU, etc.

Respuesta a Preguntas

• Comprensión de la tarea de respuesta a preguntas y sus aplicaciones.
• Uso de un LLM para la respuesta a preguntas de dominio abierto y cerrado.
• Evaluación de la precisión de las respuestas generadas mediante métricas como F1, EM, etc.

Generación de Texto

• Comprensión de la tarea de generación de textos y sus aplicaciones.
• Uso de un LLM para la generación de texto condicional e incondicional.
• Control del estilo, tono y contenido de los textos generados mediante parámetros como temperatura, top-k, top-p, etc.

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.

Solucionar Problemas (Troubleshooting)

• Comprensión de los errores y errores comunes en LLM.
• Uso de TensorBoard para monitorear 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