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Temario del curso

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande

  • Panorama general del procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés)
  • Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM, por sus siglas en inglés)
  • Contribuciones de Meta AI al desarrollo de LLM

Comprensión de la arquitectura de los LLM de Meta AI

  • Arquitectura Transformer y mecanismos de autoatención
  • Metodologías de entrenamiento para modelos a gran escala
  • Comparación con otros LLM (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 basados en la nube o locales para el entrenamiento

Ajuste y personalización de los LLM de Meta AI

  • Carga de modelos preentrenados
  • Ajuste en conjuntos de datos específicos del dominio
  • Técnicas de aprendizaje transferido

Desarrollo de aplicaciones NLP con LLM de Meta AI

  • Desarrollo de chatbots e inteligencia artificial conversacional
  • Implementación de resumen y paráfrasis de textos
  • Análisis de sentimientos y moderación de contenido

Optimización e implementación de Modelos de Lenguaje Grande

  • Ajuste de rendimiento para la velocidad de inferencia
  • Técnicas de compresión y cuantización de modelos
  • Implementación de LLM mediante APIs y plataformas en la nube

Consideraciones éticas e Inteligencia Artificial responsable

  • Detección y mitigación de sesgos en LLM
  • Garantizar la transparencia y equidad en los modelos de IA
  • Tendencias futuras y desarrollos en IA

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  • Experiencia con programación en Python
  • Familiaridad con conceptos de procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés)

Público objetivo

  • Investigadores de Inteligencia Artificial
  • Científicos de Datos
  • Ingenieros de Aprendizaje Automático
  • Desarrolladores de software interesados en el procesamiento del lenguaje natural
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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