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Temario del curso

Introducción al Ajuste Fino de PLN

  • ¿Qué es el ajuste fino?
  • Ventajas del ajuste fino de modelos de lenguaje preentrenados
  • Visión general de modelos preentrenados populares (GPT, BERT, T5)

Comprensión de las Tareas de PLN

  • Análisis de sentimientos
  • Resúmenes de texto
  • Traducción automática
  • Reconocimiento de Entidades con Nombre (REN)

Configuración del Entorno

  • Instalación y configuración de Python y bibliotecas
  • Uso de Hugging Face Transformers para tareas de PLN
  • Carga y exploración de modelos preentrenados

Técnicas de Ajuste Fino

  • Preparación de conjuntos de datos para tareas de PLN
  • Tokenización y formato de entrada
  • Ajuste fino para tareas de clasificación, generación y traducción

Optimización del Rendimiento del Modelo

  • Comprensión de las tasas de aprendizaje y tamaños de lote
  • Uso de técnicas de regularización
  • Evaluación del rendimiento del modelo con métricas

Laboratorios Prácticos

  • Ajuste fino de BERT para análisis de sentimientos
  • Ajuste fino de T5 para resúmenes de texto
  • Ajuste fino de GPT para traducción automática

Implementación de Modelos Ajustados

  • Exportación y guardado de modelos
  • Integración de modelos en aplicaciones
  • Fundamentos del despliegue de modelos en plataformas en la nube

Desafíos y Mejores Prácticas

  • Evitar el sobreajuste durante el ajuste fino
  • Gestión de conjuntos de datos desequilibrados
  • Garantizar la reproducibilidad en los experimentos

Tendencias Futuras en el Ajuste Fino de PLN

  • Nuevos modelos preentrenados emergentes
  • Avances en el aprendizaje por transferencia para PLN
  • Exploración de aplicaciones multimodales de PLN

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento básico de conceptos de PLN
  • Experiencia con programación en Python
  • Familiaridad con marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch

Público Objetivo

  • Científicos de datos
  • Ingenieros de PLN
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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