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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a los Modelos de Lenguaje de Gran Escala
- Visión general del Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
- Introducción a los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM)
- Las 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 de 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 basadas en la nube o locales para el entrenamiento
Afinamiento y personalización de los LLM de Meta AI
- Carga de modelos preentrenados
- Afinamiento en conjuntos de datos específicos del dominio
- Técnicas de transferencia de aprendizaje
Construcción de aplicaciones de PLN con LLM de Meta AI
- Desarrollo de chatbots e IA conversacional
- Implementación de resumen de texto y parafraseo
- Análisis de sentimiento y moderación de contenido
Optimización y despliegue de Modelos de Lenguaje de Gran Escala
- Ajuste de rendimiento para la velocidad de inferencia
- Técnicas de compresión y cuantización de modelos
- Despliegue de LLM mediante APIs y plataformas en la nube
Consideraciones éticas e IA responsable
- Detección y mitigación de sesgos en LLM
- Garantizar la transparencia y la equidad en los modelos de IA
- Tendencias futuras y desarrollos en IA
Requerimientos
- Comprensión básica de machine learning y deep learning
- Experiencia con programación en Python
- Conocimiento de los conceptos de procesamiento de lenguaje natural (PLN)
Público objetivo
- Investigadores de IA
- Científicos de datos
- Ingenieros de machine learning
- Desarrolladores de software interesados en PLN
