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Temario del curso
Introducción
- ¿En qué consisten los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM)?
- Diferencias entre estos modelos y otros modelos tradicionales para el procesamiento del lenguaje natural.
- Características generales y arquitectura básica de los LLM.
- Principales desafíos y limitaciones inherentes a estos modelos.
Fundamentos teóricos de los LLM
- El ciclo completo en el desarrollo y aplicación de un LLM.
- Mecanismos operativos subyacentes a su funcionamiento.
- Estructura esencial del modelo: codificador, decodificador, mecanismo de atención, embeddings, etc.
Primeros pasos en el uso de los LLM
- Instalación y preparación previa del entorno programático requerido.
- Incorporación inicial de un modelo LLM como herramienta, por ejemplo mediante Google Colab o la plataforma Hugging Face.
Trabajo práctico con los LLM
- Identificación y selección de alternativas disponibles para el desarrollo.
- Diseño, elaboración y utilización propios de un modelo LLM específico.
- Personalización del mismo adaptándolo a datos específicos por medio del fine-tuning.
Síntesis textual
- Definición clara y ejemplificación del propósito de la creación de resúmenes, así como sus áreas de aplicación práctica.
- Aplicación del modelo en el desarrollo tanto de síntesis extractivas como generativas.
- Valoración cualitativa obtenida a partir de índices estadísticos tales como ROUGE, BLEU y otros equivalentes.
Responder preguntas textuales
- Bases teóricas en el proceso de búsqueda y formulación adecuada de respuestas textuales junto a sus campos de uso posible.
- Aplicación del modelo para tareas tanto cerradas como abiertas dentro de este ámbito.
- Determinación estadística y precisa respecto a la veracidad obtenida mediante mediciones estándares como F1 o EM.
Generación de textos
- Aspectos principales vinculados con el diseño, redacción y áreas de uso derivado de la creación textual automatizada.
- Diseñar outputs condicionales o no dependientes del contexto inicial empleando técnicas variadas.
- Control detallado respecto al tono, estilo y contenido final generado mediante parámetros de configuración como temperatura, top-k o top-p entre otros.
Integración con entornos terceros
- Incorporación en plataformas desarrolladas bajo PyTorch o TensorFlow para la optimización requerida.
- Interconexión en sistemas basados en frameworks como Flask o Streamlit orientados al procesamiento web y visualizaciones específicas.
- Aplicación de estos modelos a proyectos gestionados por servicios externos de Google Cloud o AWS, entre otros proveedores similares.
Resolución de problemas técnicos
- Diagnóstico eficaz respecto errores y fallos frecuentes en la ejecución del modelo.
- Aprovechamiento pleno del entorno TensorBoard para monitorear e interpretar correctamente el proceso formativo.
- Obtener ventajas productivas mediante PyTorch Lightning para simplificar el código operativo y acelerar los cálculos matemáticos requeridos.
- Utilización adecuada de los conjuntos de información suministrados por Hugging Face Datasets durante la fase inicial de preparado previo a cualquier implementación práctica.
Conclusión y planteamientos futuros
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre el procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje profundo
- Experiencia programando con Python, así como con PyTorch o TensorFlow
- Capacidad mínima en programación
Público objetivo
- Desarrolladores informáticos
- Aprendices interesados en el procesamiento del lenguaje natural
- Científicos de datos
14 Horas
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