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Temario del curso

Introducción a los Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM)

  • Visión general de los modelos de lenguaje
  • Evolución desde grandes modelos hacia Modelos de Lenguaje Pequeños
  • Arquitectura y diseño de los SLM
  • Ventajas y limitaciones de los SLM

Fundamentos técnicos

  • Comprensión de las redes neuronales y los parámetros
  • Procesos de entrenamiento para los SLM
  • Requisitos de datos y optimización del modelo
  • Métricas de evaluación para modelos de lenguaje

SLM en el procesamiento del lenguaje natural

  • Generación de texto con SLM
  • Traducción e localización de idiomas
  • Análisis de sentimiento y clasificación de texto
  • Respuesta a preguntas y chatbots

Aplicaciones en el mundo real de los SLM

  • Aplicaciones móviles: Procesamiento de lenguaje en el dispositivo
  • Sistemas integrados: SLM en dispositivos IoT
  • IA que preserva la privacidad: procesamiento de datos locales
  • Computación en el borde: SLM en entornos de baja latencia

Casos de estudio

  • Análisis de implementaciones exitosas de SLM
  • Aplicaciones específicas de la industria (Salud, Finanzas, etc.)
  • Estudio comparativo: SLM frente a grandes modelos en producción

Tendencias futuras

  • Tendencias de investigación en SLM
  • Desafíos en el escalado y despliegue
  • Consideraciones éticas e IA responsable
  • El camino por delante: SLM de próxima generación

Talleres prácticos

  • Construcción de un SLM simple para la generación de texto
  • Integración de SLM en aplicaciones móviles
  • Ajuste fino de SLM para tareas específicas
  • Análisis de rendimiento e interpretabilidad del modelo

Proyecto final

  • Identificación de un espacio de problemas para la aplicación de SLM
  • Diseño e implementación de una solución SLM
  • Pruebas e iteraciones del modelo
  • Presentación del proyecto y los resultados

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático
  • Familiaridad con la programación en Python
  • Conocimiento de redes neuronales y aprendizaje profundo

Público objetivo

  • Científicos de datos
  • Desarrolladores de software
  • Entusiastas de la IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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