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Programa del Curso
Introducción a los transformadores generativos preentrenados (GPT)
- Evolución de los modelos lingüísticos en PNL
- Introducción a GPT y su importancia
- Casos de uso y aplicaciones de los modelos GPT
Comprensión de la arquitectura y el entrenamiento de GPT
- Arquitectura del transformador y mecanismo de autoatención
- Pre-entrenamiento y puesta a punto de modelos GPT
- Transferencia de aprendizaje y adaptación de dominios con GPT
Explorando GPT-3
- Descripción general de la arquitectura y las características de GPT-3
- Descripción de las capacidades y limitaciones del modelo
- Ejercicios prácticos con GPT-3 para la generación y finalización de texto
Avances recientes: GPT-4
- Descripción general del último modelo de GPT-4
- Mejoras y mejoras clave con respecto a las versiones anteriores
- Explorando las capacidades ampliadas de GPT-4
Aplicaciones de los modelos GPT
- Generación y finalización de texto mediante modelos GPT
- Traducción automática con GPT
- Sistemas de diálogo y chatbots con GPT
- Escritura creativa y narración de historias utilizando modelos GPT
Ajuste fino de los modelos GPT
- Técnicas para afinar modelos GPT en tareas específicas
- Adaptación de GPT para aplicaciones específicas de dominio
- Prácticas recomendadas para el ajuste fino y la evaluación de modelos
Consideraciones éticas y desafíos
- Implicaciones éticas del uso de modelos lingüísticos de gran tamaño
- Problemas de sesgo y equidad en los modelos GPT
- Mitigar los riesgos y garantizar el uso responsable de los modelos GPT
Tendencias futuras y más allá de GPT-4
- Tendencias emergentes en PNL y modelos generativos
- Fronteras de la investigación y posibles avances más allá de GPT-4
Resumen y próximos pasos
- Resumen de los aprendizajes clave y las conclusiones del curso
- Recursos para una mayor exploración y oportunidades de aprendizaje en modelos GPT y PNL
Requerimientos
- Familiaridad con los conceptos de aprendizaje profundo y los fundamentos del procesamiento del lenguaje natural (PLN).
- Sería beneficioso tener conocimientos básicos de transformadores.
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores de PNL
- Entusiastas de la IA
14 horas
Testimonios (1)
Ejemplos de la vida real.
Craig - Hollard Insure
Curso - ChatGPT
Traducción Automática