Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)

Introducción

• ¿Qué son los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)?
• LLMs frente a modelos tradicionales de PLN
• Visión general de las características y arquitectura de los LLMs
• Desafíos y limitaciones de los LLMs

Comprensión de los LLMs

• El ciclo de vida de un LLM
• Cómo funcionan los LLMs
• Los componentes principales de un LLM: codificador, decodificador, atención, incrustaciones, etc.

Primeros pasos

• Configuración del entorno de desarrollo
• Instalación de un LLM como herramienta de desarrollo, por ejemplo, Google Colab, Hugging Face

Trabajo con LLMs

• Exploración de las opciones disponibles de LLMs
• Creación y uso de un LLM
• Ajuste fino de un LLM con un conjunto de datos personalizado

Resumición de textos

• Comprensión de la tarea de resumición de textos y sus aplicaciones
• Uso de un LLM para la resumición de textos extractiva y abstractiva
• Evaluación de la calidad de los resúmenes generados mediante métricas como ROUGE, BLEU, etc.

Respuesta a preguntas

• Comprensión de la tarea de respuesta a preguntas y sus aplicaciones
• Uso de un LLM para la respuesta a preguntas en dominios abiertos y cerrados
• Evaluación de la precisión de las respuestas generadas mediante métricas como F1, EM, etc.

Generación de textos

• Comprensión de la tarea de generación de textos y sus aplicaciones
• Uso de un LLM para la generación de textos condicional y no condicional
• Control del estilo, tono y contenido de los textos generados mediante parámetros como temperatura, top-k, top-p, etc.

Integración de LLMs con otros marcos y plataformas

• Uso de LLMs con PyTorch o TensorFlow
• Uso de LLMs con Flask o Streamlit
• Uso de LLMs con Google Cloud o AWS

Resolución de problemas

• Comprensión de los errores y bugs comunes en los LLMs
• Uso de TensorBoard para monitorear y visualizar el proceso de entrenamiento
• Uso de PyTorch Lightning para simplificar el código de entrenamiento y mejorar el rendimiento
• Uso de Hugging Face Datasets para cargar y preprocesar los datos

Resumen y siguientes pasos