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Conceptos de grandes modelos lingüísticos (LLM)

Dominar los conceptos de los grandes modelos lingüísticos (LLM)

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Descripción del curso

En este curso, viajarás por el mundo de los grandes modelos lingüísticos (LLM) y descubrirás cómo están remodelando el panorama de la IA. Verás cómo revolucionan las empresas y la vida cotidiana con ejemplos del mundo real y aprenderás sobre sus componentes básicos. A medida que progreses, también conocerás mejor las metodologías de entrenamiento. Por último, abordarás las consideraciones éticas y ambientales fundamentales para los LLM y verás cómo podría ser el futuro de los LLM. Al final de este curso, tendrás un conocimiento exhaustivo de los LLM, sus capacidades, aplicaciones y retos.
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  1. 1

    Introducción a los Grandes Modelos Lingüísticos (LLM)

    Gratuito

    El panorama de la IA evoluciona rápidamente, y los Grandes Modelos Lingüísticos (LLM) están a la vanguardia de esta evolución. Este capítulo examina cómo los LLM están avanzando en el desarrollo de la inteligencia artificial similar a la humana y transformando las industrias a través de sus numerosas aplicaciones. Explorarás los retos y la complejidad asociados al modelado lingüístico.

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    El auge de los LLM en el panorama de la IA
    50 xp
    Definición de un LLM
    50 xp
    Los LLM en el panorama de la IA
    100 xp
    IA frente a aplicaciones de LLM
    100 xp
    Aplicaciones del mundo real
    50 xp
    Aplicaciones para empresas
    50 xp
    Aplicaciones multimodales
    100 xp
    Automatizar las tareas basadas en datos
    50 xp
    Retos del modelado lingüístico
    50 xp
    ¿Qué puede hacer un modelo lingüístico?
    50 xp
    Aprendizaje monotarea frente a multitarea
    100 xp
  2. 2

    Elementos básicos de los LLM

    Este capítulo hace hincapié en la novedad de los LLM y en sus capacidades emergentes, al tiempo que esboza diversas técnicas de PNL para la preparación de datos. Aprenderás los retos de la formación de los LLM y cómo la puesta a punto puede abordarlos eficazmente. También comprenderás cómo las técnicas de aprendizaje N-shot permiten una adaptación eficaz de los modelos preentrenados cuando se enfrentan a datos etiquetados limitados.

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  3. 3

    Metodología y técnicas de formación

    En este capítulo, conocerás los componentes fundamentales del entrenamiento de un LLM, como las técnicas de preentrenamiento. También adquirirás una comprensión intuitiva de conceptos complejos como la arquitectura de los transformadores, incluido el mecanismo de atención. El capítulo analiza una técnica avanzada de ajuste fino y resume el proceso de entrenamiento para completar un LLM.

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  4. 4

    Preocupaciones y consideraciones

    En este capítulo, profundizamos en las consideraciones clave a la hora de entrenar los LLM, como la disponibilidad de grandes datos, la calidad de los datos, el etiquetado preciso y las implicaciones de los datos sesgados. También examinarás diversos riesgos del LLM, como la privacidad de los datos, las cuestiones éticas y el impacto medioambiental. Por último, el capítulo concluye debatiendo las áreas de investigación emergentes y el panorama en evolución de los LLM.

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En las siguientes pistas

Fundamentos de la IA

Colaboradores

Collaborator's avatar
Jasmin Ludolf
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Amy Peterson
Collaborator's avatar
James Chapman
Vidhi Chugh HeadshotVidhi Chugh

AI Strategist and Ethicist

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