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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 de 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 en 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 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
- Garantizar transparencia y equidad en los modelos de IA
- Tendencias futuras y desarrollos en IA
Requerimientos
- Comprensión básica de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Experiencia con programación en Python
- Conocimiento de 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
