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Temario del curso

Introducción al ajuste fino en PLN

  • ¿Qué es el ajuste fino?
  • Beneficios del ajuste fino de modelos de lenguaje preentrenados
  • Visión general de modelos preentrenados populares (GPT, BERT, T5)

Comprensión de las tareas de PLN

  • Análisis de sentimientos
  • Resumen de texto
  • Traducción automática
  • Reconocimiento de entidades nombradas (NER)

Configuración del entorno

  • Instalación y configuración de Python y librerías
  • Uso de Hugging Face Transformers para tareas de PLN
  • Carga y exploración de modelos preentrenados

Técnicas de ajuste fino

  • Preparación de conjuntos de datos para tareas de PLN
  • Tokenización y formato de entrada
  • Ajuste fino para tareas de clasificación, generación y traducción

Optimización del rendimiento del modelo

  • Comprensión de tasas de aprendizaje y tamaños de lote
  • Uso de técnicas de regularización
  • Evaluación del rendimiento del modelo mediante métricas

Laboratorios prácticos

  • Ajuste fino de BERT para análisis de sentimientos
  • Ajuste fino de T5 para resumen de texto
  • Ajuste fino de GPT para traducción automática

Implementación de modelos ajustados finamente

  • Exportación y guardado de modelos
  • Integración de modelos en aplicaciones
  • Conceptos básicos de implementación de modelos en plataformas en la nube

Desafíos y mejores prácticas

  • Evitar el sobreajuste durante el ajuste fino
  • Manejo de conjuntos de datos desequilibrados
  • Garantizar la reproducibilidad en los experimentos

Tendencias futuras en el ajuste fino para PLN

  • Modelos preentrenados emergentes
  • Avances en aprendizaje por transferencia para PLN
  • Exploración de aplicaciones multimodales de PLN

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento básico de conceptos de PLN
  • Experiencia en programación con Python
  • Familiaridad con frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch

Público objetivo

  • Científicos de datos
  • Ingenieros de PLN
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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