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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande
- Resumen del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP).
- Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (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 paráfrasis.
- Análisis de sentimiento y moderación de contenido.
Optimización y Despliegue de Modelos de Lenguaje Grande
- Ajuste de rendimiento para la velocidad de inferencia.
- Técnicas de compresión y cuantización de modelos.
- Despliegue de LLM mediante API y plataformas en la nube.
Consideraciones Éticas e IA Responsable
- Detección y mitigación de sesgos en LLM.
- Asegurar la transparencia y la equidad en los modelos de IA.
- Tendencias futuras y desarrollos en IA.
Requerimientos
- Comprensión básica del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
- Experiencia en programación con Python.
- Familiaridad con los conceptos de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
Público objetivo
- Investigadores de IA.
- Científicos de datos.
- Ingenieros de aprendizaje automático.
- Desarrolladores de software interesados en NLP.
