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Temario del curso

Introducción a los Transformadores Preentrenados Generativos (GPT)

  • Evolución de los modelos de lenguaje en el procesamiento del lenguaje natural
  • Presentación de GPT y su relevancia
  • Casos de uso y aplicaciones de los modelos GPT

Comprensión de la arquitectura y el entrenamiento de GPT

  • Arquitectura de transformadores y mecanismo de atención autoasociativa
  • Preentrenamiento y ajuste fino de los modelos GPT
  • Aprendizaje por transferencia y adaptación de dominio con GPT

Exploración de GPT-3

  • Resumen de la arquitectura y características de GPT-3
  • Comprensión de las capacidades y limitaciones del modelo
  • Ejercicios prácticos con GPT-3 para generación y finalización de texto

Avances recientes: GPT-4

  • Resumen del modelo más reciente de GPT-4
  • Mejoras y refuerzos clave respecto a versiones anteriores
  • Exploración de las capacidades ampliadas de GPT-4

Aplicaciones de los modelos GPT

  • Generación y finalización de texto mediante modelos GPT
  • Traducción automática con GPT
  • Sistemas de diálogo y chatbots con GPT
  • Escritura creativa y narración de historias usando modelos GPT

Ajuste fino de modelos GPT

  • Técnicas para el ajuste fino de modelos GPT en tareas específicas
  • Adaptación de GPT para aplicaciones específicas de un dominio
  • Mejores prácticas para el ajuste fino y la evaluación de modelos

Consideraciones éticas y desafíos

  • Implicaciones éticas del uso de modelos de lenguaje de gran escala
  • Problemas de sesgo y equidad en los modelos GPT
  • Mitigación de riesgos y uso responsable de los modelos GPT

Tendencias futuras y más allá de GPT-4

  • Tendencias emergentes en el procesamiento del lenguaje natural y modelos generativos
  • Fronteras de investigación y posibles avances más allá de GPT-4

Resumen y próximos pasos

  • Recapitulación de los aprendizajes clave y conclusiones del curso
  • Recursos para explorar y continuar aprendiendo sobre modelos GPT y procesamiento del lenguaje natural

Requerimientos

  • Familiaridad con conceptos de aprendizaje profundo y fundamentos del procesamiento del lenguaje natural (PLN).
  • Conocimientos básicos sobre transformadores serían ventajosos.

Público objetivo

  • Científicos de datos
  • Ingenieros de aprendizaje automático
  • Investigadores en PLN
  • Entusiastas de la inteligencia artificial
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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