LLMs Avanzados para Tareas de Procesamiento del Lenguaje Natural

Introducción a los LLM y la IA Generativa

• Exploración de técnicas y modelos
• Discusión de aplicaciones y casos de uso
• Identificación de desafíos y limitaciones

Uso de LLM para Tareas de NLU

• Análisis de sentimientos
• Reconocimiento de entidades nombradas
• Extracción de relaciones
• Análisis semántico

Uso de LLM para Tareas de NLI

• Detección de implicación
• Detección de contradicción
• Detección de parafraseo

Uso de LLM para Grafos de Conocimiento

• Extracción de hechos y relaciones a partir de texto
• Inferencia de hechos faltantes o nuevos
• Uso de grafos de conocimiento para tareas posteriores

Uso de LLM para Razonamiento de Sentido Común

• Generación de explicaciones, hipótesis y escenarios plausibles
• Uso de bases de conocimiento y conjuntos de datos de sentido común
• Evaluación del razonamiento de sentido común

Uso de LLM para Generación de Diálogos

• Generación de diálogos con agentes conversacionales, chatbots y asistentes virtuales
• Gestión de diálogos
• Uso de conjuntos de datos y métricas de diálogo

Uso de LLM para Generación Multimodal

• Generación de imágenes a partir de texto
• Generación de texto a partir de imágenes
• Generación de videos a partir de texto o imágenes
• Generación de audio a partir de texto
• Generación de texto a partir de audio
• Generación de modelos 3D a partir de texto o imágenes

Uso de LLM para Aprendizaje Meta

• Adaptación de LLM a nuevos dominios, tareas o idiomas
• Aprendizaje a partir de ejemplos con pocos o ningún ejemplo (few-shot o zero-shot)
• Uso de conjuntos de datos y marcos de trabajo de aprendizaje meta y aprendizaje por transferencia

Uso de LLM para Aprendizaje Adversarial

• Defensa de LLM frente a ataques maliciosos
• Detección y mitigación de sesgos y errores en LLM
• Uso de conjuntos de datos y métodos de aprendizaje adversarial y robustez

Evaluación de LLM e IA Generativa

• Valoración de la calidad y diversidad del contenido
• Uso de métricas como puntuación de inicio, distancia de inicio de Fréchet y puntuación BLEU
• Uso de métodos de evaluación humana como crowdsourcing y encuestas
• Uso de métodos de evaluación adversarial como pruebas de Turing y discriminadores

Aplicación de Principios Éticos para LLM e IA Generativa

• Garantía de equidad y responsabilidad
• Evitación del uso indebido y el abuso
• Respeto a los derechos y la privacidad de creadores y consumidores de contenido
• Fomento de la creatividad y la colaboración entre humanos e IA

Resumen y Próximos Pasos