Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a los Modelos de Lenguaje Grandes
- Vista general del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
- Introducción a los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)
- 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 a 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 GPU en la nube o local para entrenamiento
Afinación y Personalización de los LLMs de Meta AI
- Carga de modelos preentrenados
- Afinación en conjuntos de datos específicos del dominio
- Técnicas de aprendizaje por transferencia
Creación de Aplicaciones de NLP con LLMs de Meta AI
- Desarrollo de chatbots e IA conversacional
- Implementación de resumen de texto y parafraseo
- 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 utilizando API y plataformas en la nube
Consideraciones Éticas e IA Responsable
- Detección y mitigación de sesgos en LLMs
- Garantizar transparencia y 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 (NLP)
Audiencia
- Investigadores de IA
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Desarrolladores de software interesados en NLP
