Modelos de Lenguaje Grande (LLM) y Aprendizaje por Refuerzo (RL)

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

• Visión general de los LLM
• Definición e importancia
• Aplicaciones en la IA actual

Arquitectura Transformadora

• ¿Qué es un transformador y cómo funciona?
• Componentes y características principales
• Alineamiento contextual (Embedding) y codificación posicional
• Atención multi-cabeza
• Red neuronal de alimentación hacia adelante
• Normalización y conexiones residuales

Modelos Transformadores

• Mecanismo de autoatención
• Arquitectura codificador-decodificador
• Alineamientos contextuales posicionales
• BERT (Representaciones Codificadas Bidireccionales desde Transformadores)
• GPT (Transformador Generativo Preentrenado)

Optimización del Rendimiento y Consideraciones Clave

• Longitud del contexto
• Mamba y modelos de espacio de estados
• Atención Flash
• Transformadores dispersos
• Transformadores de visión
• Importancia de la cuantización

Mejora de los Transformadores

• Generación de texto aumentada por recuperación
• Mezcla de modelos (Mixture of Models)
• Árbol de pensamientos

Ajuste Fino (Fine-Tuning)

• Teoría de la adaptación de bajo rango
• Ajuste fino con QLora

Leyes de Escalado y Optimización en LLM

• Importancia de las leyes de escalado para los LLM
• Escalado del tamaño de datos y del modelo
• Escalado computacional
• Escalado de la eficiencia de parámetros

Optimización

• Relación entre el tamaño del modelo, el tamaño de los datos, el presupuesto de cómputo y los requisitos de inferencia
• Optimización del rendimiento y la eficiencia de los LLM
• Mejores prácticas y herramientas para el entrenamiento y el ajuste fino de LLM

Entrenamiento y Ajuste Fino de LLM

• Pasos y desafíos del entrenamiento de LLM desde cero
• Adquisición y mantenimiento de datos
• Requisitos de grandes volúmenes de datos, CPU y memoria
• Desafíos de optimización
• Panorama de los LLM de código abierto

Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo (RL)

• Introducción al Aprendizaje por Refuerzo
• Aprendizaje a través del refuerzo positivo
• Definición y conceptos centrales
• Proceso de Decisión de Markov (MDP, por sus siglas en inglés)
• Programación dinámica
• Métodos de Montecarlo
• Aprendizaje por Diferencia Temporal

Aprendizaje Profundo por Refuerzo

• Redes Q-Profundas (DQN, Deep Q-Networks)
• Optimización por Política Próxima (PPO, Proximal Policy Optimization)
• Elementos del Aprendizaje por Refuerzo

Integración de LLM y Aprendizaje por Refuerzo

• Combinación de LLM con Aprendizaje por Refuerzo
• Cómo se utiliza el RL en los LLM
• Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana (RLHF)
• Alternativas al RLHF

Estudios de Caso y Aplicaciones

• Aplicaciones del mundo real
• Casos de éxito y desafíos

Tópicos Avanzados

• Técnicas avanzadas
• Métodos avanzados de optimización
• Investigación y desarrollos de vanguardia

Resumen y Próximos Pasos