Tutoriales de IA

El ajuste preciso de los grandes modelos lingüísticos (LLM) ha revolucionado el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y ofrece capacidades sin precedentes en tareas como la traducción lingüística, el análisis del sentimiento y la generación de textos. Este enfoque transformador aprovecha modelos preentrenados como el GPT-2 y mejora su rendimiento en dominios específicos mediante el proceso de ajuste preciso.

Tutorial de análisis del sentimiento NLTK (natural language toolkit) de Python. Aprende a crear y desarrollar análisis del sentimiento utilizando Python. Sigue pasos específicos para extraer y analizar texto para el procesamiento del lenguaje natural.

Aprende los principios fundamentales, las aplicaciones y las ventajas prácticas de los autocodificadores variacionales y sigue una implementación paso a paso con PyTorch.

Empieza a utilizar el gran modelo de lenguaje DCLM-7B de Apple y aprende a configurarlo, utilizarlo y ajustarlo para tareas específicas.

Aprende a configurar el torchat de PyTorch localmente con Python en este tutorial práctico, que proporciona orientación paso a paso y ejemplos.

Aprende a renombrar ramas Git locales y remotas utilizando el terminal o la interfaz gráfica de usuario (GUI) de clientes populares como GitHub.

Tiktoken es un rápido tokenizador BPE desarrollado por OpenAI, utilizado principalmente para contar tokens para sus grandes modelos lingüísticos y garantizar un procesamiento eficaz del texto dentro de unos límites especificados.

Aprende a realizar la validación de datos y modelos para garantizar un sólido rendimiento del aprendizaje automático utilizando nuestra guía paso a paso para automatizar las pruebas con DeepChecks.

Aprende por qué git pull --force no es la mejor forma de sobrescribir una rama local con la versión remota, y descubre el método adecuado utilizando git fetch y git reset.

La compresión de prompts es el proceso de reducir la longitud de una instrucción de entrada conservando la información esencial necesaria para que un modelo lingüístico la comprenda y genere una respuesta pertinente.

Descubre los puntos fuertes de los LLM con mecanismos eficaces de recuperación de la información. Pon en práctica un enfoque de reordenación e incorpóralo a tu propia canalización LLM.

DeepSeek-Coder-V2 es un modelo de lenguaje de código de código abierto que rivaliza con el rendimiento de GPT-4, Gemini 1.5 Pro, Claude 3 Opus, Llama 3 70B o Codestral.