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Temario del curso
Introducción a los Modelos de Lenguaje Específicos del Dominio
- Visión general de los modelos de lenguaje en la inteligencia artificial
- Importancia de la especialización en los modelos de lenguaje
- Casos de éxito de modelos específicos del dominio
Curación y Preprocesamiento de Datos
- Identificación y recopilación de conjuntos de datos específicos del dominio
- Técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos
- Consideraciones éticas en la creación de conjuntos de datos
Entrenamiento y Ajuste de Modelos
- Introducción al aprendizaje por transferencia y ajuste fino
- Selección de modelos base para el entrenamiento específico del dominio
- Técnicas para un ajuste fino efectivo
Métricas de Evaluación y Rendimiento del Modelo
- Métricas para la evaluación de modelos específicos del dominio
- Pruebas comparativas de los modelos frente a tareas específicas del dominio
- Comprensión de las limitaciones y compensaciones
Estrategias de Despliegue
- Integración de modelos de lenguaje en aplicaciones específicas del dominio
- Escalabilidad y mantenimiento de los modelos desplegados
- Aprendizaje continuo y actualización de modelos durante el despliegue
Enfoque en el Dominio Legal
- Consideraciones especiales para los modelos de lenguaje legal
- Corpus de jurisprudencia y estatutos para el entrenamiento
- Aplicaciones en investigación legal y análisis de documentos
Enfoque en el Dominio Médico
- Desafíos en el procesamiento del lenguaje médico
- Cumplimiento de HIPAA y privacidad de datos
- Casos de uso en revisión de literatura médica e interacción con pacientes
Enfoque en el Dominio Técnico
- Jerga técnica y sus implicaciones para los modelos de lenguaje
- Colaboración con expertos en la materia
- Generación de documentación técnica y comentarios de código
Proyecto y Evaluación
- Propuesta del proyecto y recopilación inicial de conjuntos de datos
- Presentación del proyecto completado y rendimiento del modelo
- Evaluación final y retroalimentación
Resumen y Siguientes Pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de conceptos de aprendizaje automático
- Experiencia con la programación en Python
- Conocimiento de los fundamentos del procesamiento del lenguaje natural
Público Objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
28 Horas
