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Programa del Curso
Introducción
- ¿Qué son Large Language Models (LLMs)?
- LLMs vs modelos tradicionales de PNL
- Descripción general de las características y la arquitectura de los LLM
- Desafíos y limitaciones de los LLM
Comprensión de los LLM
- El ciclo de vida de un LLM
- Cómo funcionan los LLM
- Los componentes principales de un LLM: codificador, decodificador, atención, incrustaciones, etc.
Empezar
- Configuración del entorno de desarrollo
- Instalar un LLM como herramienta de desarrollo, por ejemplo, Google Colab, Hugging Face
Trabajar con LLM
- Explorando las opciones de LLM disponibles
- Creación y uso de un LLM
- Ajuste de un LLM en un conjunto de datos personalizado
Resumen de texto
- Comprender la tarea del resumen de textos y sus aplicaciones
- Uso de un LLM para el resumen de textos extractivos y abstractos
- Evaluar la calidad de los resúmenes generados utilizando métricas como ROUGE, BLEU, etc.
Respuesta a preguntas
- Comprender la tarea de responder preguntas y sus aplicaciones
- Uso de un LLM para responder preguntas de dominio abierto y dominio cerrado
- Evaluar la precisión de las respuestas generadas utilizando métricas como F1, EM, etc.
Generación de texto
- Comprender la tarea de la generación de texto y sus aplicaciones
- Uso de un LLM para la generación de texto condicional e incondicional
- Controlar el estilo, el tono y el contenido de los textos generados mediante parámetros como temperatura, top-k, top-p, etc.
Integración de LLM con otros marcos y plataformas
- Uso de LLM con PyTorch o TensorFlow
- Uso de LLM con Flask o Streamlit
- Uso de LLM con Google Cloud o AWS
Solución de problemas
- Comprender los errores y fallos comunes en los LLM
- Uso de TensorBoard para supervisar y visualizar el proceso de entrenamiento
- Uso de PyTorch Lightning para simplificar el código de entrenamiento y mejorar el rendimiento
- Uso de conjuntos de datos de Hugging Face para cargar y preprocesar los datos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
-
Comprensión del procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje profundo
Experiencia con Python y PyTorch o TensorFlow
Experiencia básica en programación
Audiencia
-
Desarrolladores
Entusiastas de la PNL
Científicos de datos
14 horas
