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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a los Grandes Modelos de Lenguaje
- Vista general del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
- Introducción a los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)
- Contribuciones de Meta AI al desarrollo de LLM
Comprensión de la arquitectura de los LLM de Meta AI
- Arquitectura Transformer y mecanismos de auto-atención
- Metodologías de entrenamiento para modelos a 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 en la nube o locales para el entrenamiento
Ajuste fino y personalización de los LLM de Meta AI
- Carga de modelos preentrenados
- Ajuste fino con conjuntos de datos específicos del dominio
- Técnicas de aprendizaje por transferencia
Construcción de aplicaciones de NLP 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 Grandes Modelos de Lenguaje
- Ajuste de rendimiento para la velocidad de inferencia
- Técnicas de compresión de modelos y cuantización
- Despliegue de LLM mediante APIs y plataformas en la nube
Consideraciones éticas e IA responsable
- Detección y mitigación de sesgos en LLM
- Garantizar transparencia y equidad en modelos de IA
- Tendencias futuras y desarrollos en IA
Requerimientos
- Comprensión básica del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Experiencia en programación con Python
- Conocimiento de los conceptos de procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Audiencia
- Investigadores en IA
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Desarrolladores de software interesados en NLP
