Ajuste fino de modelos y grandes modelos lingüísticos (LLMs)

El ajuste fino de modelos y grandes modelos lingüísticos es un proceso fundamental para adaptar modelos preentrenados de aprendizaje automático a tareas y conjuntos de datos específicos. Este curso aborda las técnicas, herramientas y buenas prácticas en el ámbito del ajuste fino, centrándose en implementaciones prácticas y estrategias para optimizar el rendimiento de los modelos.

Se trata de una formación presencial o online, impartida por instructores, dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados según sus necesidades particulares.

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones prácticas.
Preparar conjuntos de datos adecuados para el ajuste fino de modelos preentrenados.
Ajustar grandes modelos lingüísticos (LLMs) con el fin de resolver tareas de procesamiento del lenguaje natural.
Optimizar el rendimiento de los modelos y solucionar problemas comunes en su implementación.

Estructura del curso

Ponencias interactivas y debates guiados.
Numerosos ejercicios prácticos para afianzar los conocimientos adquiridos.
Aplicación directa en un entorno de laboratorio real.

Opciones de personalización del curso

Si desea solicitar una formación adaptada a sus necesidades específicas, no dude en contactarnos para coordinar los detalles.

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Temario del curso

Introducción al ajuste fino

¿Qué implica realmente el ajuste fino?
Casos de uso y beneficios derivados del mismo.
Novela sobre modelos preentrenados y técnicas de aprendizaje por transferencia.

Preparación para el ajuste fino

Obtención y depuración rigurosa de conjuntos de datos.
Identificación precisa de las necesidades específicas asociadas a cada tarea en particular.
Análisis exploratorio e implementación del preprocesamiento de datos.

Técnicas empleadas para el ajuste fino

Aprendizaje por transferencia y extracción eficaz de características relevantes.
Utilización de la biblioteca Hugging Face en los procesos de ajuste fino de modelos tipo transformador.
Diferencias entre el ajuste fino en entornos supervisados o no supervisados.

Ajuste fino de grandes modelos lingüísticos (LLMs)

Configuración y adecuación de dichos modelos a tareas del procesamiento del lenguaje natural, como la clasificación textual o la redacción automática de resúmenes.
Entrenamiento completo de los LLMs usando datos creados por el usuario.
Manipulación precisa del comportamiento final del modelo a través de ingeniería eficaz de instrucciones o prompts.

Optimización y evaluación del rendimiento modelado

Afinado sistemático de los hiperparámetros disponibles.
Valoración adecuada del desempeño real del modelo construido.
Identificación y solución tanto del sobreajuste como del subajuste detectados.

Estrategias para ampliar la implementación del ajuste fino a gran escala

Realización del ajuste fino mediante infraestructuras computacionales distribuidas.
Aprovechamiento inteligente de plataformas en la nube para ampliar enormemente la capacidad operativa.
Estudio de ejemplos prácticos que abarcan proyectos realmente ambiciosos en dicho ámbito.

Mejores estándares y problemas habituales durante el ajuste fino

Recomendaciones prácticas imprescindibles para alcanzar resultados óptimos.
Dificultades recurrentes detectadas en procesos de esta índole, así como los procedimientos correctivos correspondientes.
Aspectos éticos imperativos a considerar durante la preparación de tales modelos.

Contenidos avanzados (de carácter opcional)

Ejecución del ajuste fino en modelos multimodales complejos.
Implementación práctica de técnicas como el aprendizaje sin ejemplos ni con pocos datos disponibles.
Introducción interesante hacia la metodología LoRA, conocida por la reducción del rango matemático necesario durante el entrenamiento.

Síntesis final y pasos a seguir posteriormente.

Requerimientos

Conocimientos básicos sobre los fundamentos del aprendizaje automático.
Experiencia en programación con Python.
Familiaridad con modelos preentrenados y sus aplicaciones habituales.

Público objetivo

Científicos de datos.
Ingenieros especializados en aprendizaje automático.
Investigadores en el ámbito de la inteligencia artificial.

14 Horas

Formación Corporativa a Medida

Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.

Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.

Inversión

Precio por grupo privado (formación online) desde 2900 € + IVA*

Contáctenos para obtener un presupuesto exacto y conocer nuestras promociones actuales

(*El precio final puede variar según la especialización técnica del curso, el nivel de personalización, la modalidad y el número de participantes)

¿Necesita ayuda para elegir el curso adecuado?
info@nobleprog.es o +34 911 43 65 67

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