Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) son modelos de redes neuronales profundas capaces de generar textos en lenguaje natural basados en una entrada o contexto proporcionado. Se entrenan con grandes cantidades de datos textuales de diversos dominios y fuentes, logrando capturar los patrones sintácticos y semánticos del lenguaje natural. Los LLM han obtenido resultados impresionantes en diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural, como la resumización de textos, respuestas a preguntas, generación de texto y más.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM popular.
- Crear un LLM básico y ajustarlo finamente sobre un conjunto de datos personalizado.
- Utilizar LLM para diferentes tareas de procesamiento de lenguaje natural, como la resumización de textos, respuestas a preguntas, generación de texto y más.
- Depurar y evaluar LLM utilizando herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Ejecución práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción
- ¿Qué son los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)?
- LLM vs. modelos tradicionales de NLP
- Visión 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, etc.
Primeros pasos
- Configuración del entorno de desarrollo
- Instalación de un LLM como herramienta de desarrollo, por ejemplo, Google Colab, Hugging Face
Trabajo con LLM
- Exploración de las opciones disponibles de LLM
- Creación y uso de un LLM
- Ajuste fino 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 resumización extractiva y abstracta de textos
- Evaluación de la calidad de los resúmenes generados utilizando métricas como ROUGE, BLEU, etc.
Respuestas a preguntas
- Comprensión de la tarea de respuesta a preguntas y sus aplicaciones
- Uso de un LLM para respuestas a preguntas en dominio abierto y cerrado
- Evaluación de la precisión de las respuestas generadas utilizando métricas como F1, EM, etc.
Generación de textos
- Comprensión de la tarea de generación de textos y sus aplicaciones
- Uso de un LLM para generación de textos 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 marcos de trabajo y plataformas
- Uso de LLM con PyTorch o TensorFlow
- Uso de LLM con Flask o Streamlit
- Uso de LLM con Google Cloud o AWS
Resolución de problemas
- Comprensión de los errores y errores comunes en los 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
Requerimientos
- Comprensión del procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje profundo
- Experiencia con Python y PyTorch o TensorFlow
- Experiencia básica en programación
Público objetivo
- Desarrolladores
- Entusiastas del procesamiento de lenguaje natural (NLP)
- Científicos de datos
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
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Opciones de personalización del curso
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en gráficos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y opciones de respaldo para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y asegurar el comportamiento de los agentes para garantizar fiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión guiada por facilitadores.
- Laboratorios prácticos y explicaciones de código en un entorno sandbox.
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctanos para coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y email estructurados como grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a través de campañas multietapa.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Prácticas de laboratorio implementando flujos de trabajo de email y pipelines de contenido.
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- Configurar e instalar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles basados en el cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
- Diseñar e implementar cuadernos de ejecución (playbooks) de gobernanza y administración para ChatOps.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de agrupación (batching), cuantización y servicio eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicios listas para producción, adecuadas para cargas de trabajo empresariales.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Numeral de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio que deseen diseñar, integrar y productizar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para obtener respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de experiencia de usuario (UX) para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso reales.
Formato del curso
- Conferencias y discusiones interactivas.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio en vivo de asistentes conversacionales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
Despliegues empresariales con Mistral Medium 3
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Desplegar Mistral Medium 3 mediante API y opciones de autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento de la inferencia y los costos.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Amplia cantidad de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos normativos.
- Configurar controles de grado empresarial, como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue para asegurar el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Casos prácticos y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
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Opciones de personalización del curso
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Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que deseen construir aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluidas pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar y adaptar los modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresarial.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda de visión-texto y asistentes de UI.
Formato del Curso
- Lecciones interactivas y discusión.
- Ejercicios prácticos de codificación.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
