Ir al contenido principal
InicioAI

Curso

Conceptos de grandes modelos lingüísticos (LLM)

BásicoNivel de habilidad
Actualizado 5/2026
Descubre todo el potencial de los LLM: aplicaciones, metodologías de entrenamiento, consideraciones éticas y avances en investigación.
Comienza el curso gratis
TheoryArtificial Intelligence
2 h
15 vídeos
50 Ejercicios
3,000 XP
100K+
Certificado de logros

Crea tu cuenta gratuita

Continuar con GoogleMostrar más opciones

o


Al continuar, aceptas nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que tus datos se almacenen en los EE. UU.

Preferido por estudiantes en miles de empresas

Group

¿Formando un equipo?

Prueba para empresas

Descripción del curso

Modelos de lenguaje de gran tamaño

En este curso, explorarás el mundo de los grandes modelos lingüísticos (LLM) y descubrirás en qué modo están remodelando el panorama de la IA. Explorarás los factores que impulsan el auge de los LLM, como la revolución del aprendizaje profundo, la disponibilidad de datos y la potencia informática.

Este curso conceptual profundizará en los LLM y en cómo revolucionan los negocios y la vida cotidiana con ejemplos del mundo real, desde las finanzas a la creación de contenidos.

Desvela los secretos de los LLM y las metodologías de formación

Conocerás los componentes básicos de los LLM, incluidas las técnicas de procesamiento del lenguaje natural, las estrategias de ajuste y las técnicas de aprendizaje como el aprendizaje sin disparos, con pocos disparos y con varios disparos. A medida que avances, conocerás las metodologías de entrenamiento más avanzadas que impulsan los LLM, como la predicción de la siguiente palabra, el modelado del lenguaje enmascarado y los mecanismos de atención.

Explora las preocupaciones y consideraciones de los LLM

También abordarás las consideraciones éticas y medioambientales fundamentales en la creación y formación de LLM, como los datos de formación y las cuestiones de privacidad.

Al finalizar el curso, descubrirás cómo mantenerte a la vanguardia mientras profundizas en las últimas investigaciones en el campo del LLM. Explorarás futuros desarrollos centrados en la explicabilidad de los modelos, el tratamiento no supervisado de los sesgos, la eficiencia computacional y la mejora de la creatividad.

Al final de este curso, tendrás un conocimiento exhaustivo de los LLM, así como de sus capacidades, aplicaciones y retos.

Requisitos previos

Understanding Machine Learning
1

Introducción a los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)

El panorama de la IA evoluciona rápidamente, y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) se encuentran a la vanguardia de esta evolución. En este capítulo se examina cómo están avanzando los LLM en el desarrollo de una inteligencia artificial similar a la humana, y cómo están transformando los diversos sectores con sus numerosas aplicaciones. Descubrirás los retos y la complejidad que se asocian a los modelos de lenguaje.
Iniciar capítulo
2

Elementos básicos de los LLM

Este capítulo destaca la innovación de los LLM y sus capacidades emergentes, al mismo tiempo que describe diversas técnicas de PLN para la preparación de datos. Aprenderás cuáles son los retos que plantea el entrenamiento de los LLM y cómo superarlos de forma eficaz con el ajuste fino. También comprenderás cómo las técnicas de aprendizaje N-shot permiten una adaptación eficiente de los modelos preentrenados cuando se enfrentan a datos etiquetados limitados.
Iniciar capítulo
3

Metodología y técnicas de entrenamiento

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 muestra una técnica avanzada de ajuste fino y resume el proceso de entrenamiento que se necesita para completar un LLM.
Iniciar capítulo
4

Preocupaciones y consideraciones

En este capítulo, profundizamos en las consideraciones clave a la hora de entrenar los LLM, como la disponibilidad de grandes conjuntos de datos, la calidad de los datos, el etiquetado exacto y las implicaciones de los datos sesgados. También examinarás diversos riesgos de los 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.
Iniciar capítulo
Conceptos de grandes modelos lingüísticos (LLM)
Curso
completo

Obtener certificado de logros

Añade esta certificación a tu perfil de LinkedIn o a tu currículum.
Compártelo en redes sociales y en tu evaluación de desempeño.
Inscríbete ahora

¡Únete a 19 millones de estudiantes y empieza Conceptos de grandes modelos lingüísticos (LLM) hoy mismo!

Crea tu cuenta gratuita

Continuar con GoogleMostrar más opciones

o


Al continuar, aceptas nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que tus datos se almacenen en los EE. UU.

Desarrolla tus habilidades de datos con la aplicación móvil de DataCamp

Progresa desde cualquier dispositivo móvil con nuestros cursos y desafíos de programación diarios de 5 minutos.