LLMs Avanzados para Tareas de PLN

Introducción a LLM e IA Generativa

• Explorando técnicas y modelos
• Discutiendo aplicaciones y casos de uso
• Identificando desafíos y limitaciones

Uso de LLM para tareas de CLN

• Análisis de sentimiento
• Reconocimiento de entidades nombradas
• Extracción de relaciones
• Parseo semántico

Uso de LLM para tareas de ILN

• Detección de entrelazamiento (entailment)
• Detección de contradicciones
• Detección de paráfrasis

Uso de LLM para Grafos de Conocimiento

• Extracción de hechos y relaciones del texto
• Inferencia de hechos faltantes o nuevos
• Uso de grafos de conocimiento para tareas posteriores

Uso de LLM para Razonamiento de Sentido Común

• Generación de explicaciones, hipótesis y escenarios plausibles
• Uso de bases de datos y conjuntos de datos de conocimiento de sentido común
• Evaluación del razonamiento de sentido común

Uso de LLM para Generación de Diálogos

• Generación de diálogos con agentes conversacionales, chatbots y asistentes virtuales
• Gestión de diálogos
• Uso de conjuntos de datos y métricas de diálogo

Uso de LLM para Generación Multimodal

• Generación de imágenes a partir de texto
• Generación de texto a partir de imágenes
• Generación de videos a partir de texto o imágenes
• Generación de audio a partir de texto
• Generación de texto a partir de audio
• Generación de modelos 3D a partir de texto o imágenes

Uso de LLM para Meta-Aprendizaje

• Adaptación de LLM a nuevos dominios, tareas o idiomas
• Aprendizaje a partir de ejemplos con pocos intentos (few-shot) o sin intentos previos (zero-shot)
• Uso de conjuntos de datos y frameworks de meta-aprendizaje y aprendizaje por transferencia

Uso de LLM para Aprendizaje Adversarial

• Defensa de LLM contra ataques maliciosos
• Detección y mitigación de sesgos y errores en LLM
• Uso de conjuntos de datos y métodos de aprendizaje adversarial y robustez

Evaluación de LLM e IA Generativa

• Evaluación de la calidad y diversidad del contenido
• Uso de métricas como Inception Score, Frechet Inception Distance y BLEU Score
• Métodos de evaluación humana como crowdsourcing y encuestas
• Métodos de evaluación adversarial como pruebas de Turing y discriminadores

Aplicación de Principios Éticos para LLM e IA Generativa

• Garantizando equidad y responsabilidad
• Evitando el mal uso y abuso
• Respetando los derechos y privacidad de creadores y consumidores de contenido
• Fomentando la creatividad y colaboración entre humanos e IA

Resumen y Próximos Pasos