Curso de Introduction to Large Language Models (LLMs)
Large Language Models (LLMs) son modelos de redes neuronales profundas que pueden generar textos en lenguaje natural basados en una entrada o contexto determinado. Se entrenan con grandes cantidades de datos de texto de varios dominios y fuentes, y pueden capturar los patrones sintácticos y semánticos del lenguaje natural. Los LLM han logrado resultados impresionantes en diversas tareas de lenguaje natural, como el resumen de textos, la respuesta a preguntas, la generación de textos, etc.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean utilizar modelos de lenguaje grandes para diversas tareas de lenguaje natural.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure un entorno de desarrollo que incluya una LLM popular.
- Cree un LLM básico y ajústelo en un conjunto de datos personalizado.
- Utilice los LLM para diferentes tareas de lenguaje natural, como el resumen de textos, la respuesta a preguntas, la generación de textos, etc.
- Depura y evalúa LLM con herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción
- ¿Qué son Large Language Models (LLMs)?
- LLMs vs modelos tradicionales de NLP
- Descripción general de las características y la arquitectura de los LLM
- Desafíos y limitaciones de los LLM
Comprensión de los LLM
- El ciclo de vida de un LLM
- Cómo funcionan los LLM
- Los componentes principales de un LLM: codificador, decodificador, atención, incrustaciones, etcétera.
Empezar
- Configuración del entorno de desarrollo
- Instalar un LLM como herramienta de desarrollo, por ejemplo, Google Colab, Hugging Face
Trabajar con LLM
- Explorando las opciones de LLM disponibles
- Creación y uso de un LLM
- Ajuste de un LLM en un conjunto de datos personalizado
Resumen de texto
- Comprender la tarea del resumen de textos y sus aplicaciones
- Uso de un LLM para el resumen de textos extractivos y abstractos
- Evaluar la calidad de los resúmenes generados utilizando métricas como ROUGE, BLEU, etcétera.
Respuesta a preguntas
- Comprender la tarea de responder preguntas y sus aplicaciones
- Uso de un LLM para responder preguntas de dominio abierto y dominio cerrado
- Evaluar la precisión de las respuestas generadas utilizando métricas como F1, EM, etcétera.
Generación de texto
- Comprender la tarea de la generación de texto y sus aplicaciones
- Uso de un LLM para la generación de texto condicional e incondicional
- Controlar el estilo, el tono y el contenido de los textos generados mediante parámetros como temperatura, top-k, top-p, etcétera.
Integración de LLM con otros marcos y plataformas
- Uso de LLM con PyTorch o TensorFlow
- Uso de LLM con Flask o Streamlit
- Uso de LLM con Google Cloud o AWS
Solución de problemas
- Descripción de los errores y fallos comunes en los LLM
- Uso de TensorBoard para monitorear y visualizar el proceso de capacitación
- Uso de PyTorch Lightning para simplificar el código de entrenamiento y mejorar el rendimiento
- Uso de Hugging Face conjuntos de datos para cargar y preprocesar los datos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión del procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje profundo
- Experiencia con Python y PyTorch o TensorFlow
- Experiencia básica en programación
Audiencia
- Desarrolladores
- Entusiastas de la PNL
- Científicos de datos
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender las capacidades y casos de uso de Claude AI.
- Configurar e interactuar con Claude AI de manera efectiva.
- Automatizar flujos de trabajo comerciales con IA conversacional.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
- Integre LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4.
- Cree aplicaciones modulares de IA con LangChain.
- Solucione problemas comunes en las aplicaciones de LangChain.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Guatemala (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante que deseen instalar, configurar y utilizar Ollama para ejecutar modelos de IA en sus máquinas locales.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
- Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
- Explorar casos de uso para la implementación de IA local en diversas industrias.