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Introducción a LLMs en Python
Avanzado
Updated 12/2024Comienza el curso gratis
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PythonInteligencia artificial4 horas11 vídeos34 ejercicios2,700 XP10,806Declaración de cumplimiento
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Descripción del curso
Descubre qué se esconde tras el bombo de los grandes modelos lingüísticos
Los Grandes Modelos Lingüísticos (LLM) se han convertido en herramientas fundamentales que impulsan algunos de los avances y aplicaciones más asombrosos en el panorama actual de la IA. Este curso práctico te dotará de los conocimientos prácticos y las habilidades necesarias para comprender, construir y aprovechar la potencia de los LLM para resolver tareas lingüísticas complejas como la traducción, la generación de idiomas y mucho más.
Descubre la arquitectura LLM y aprovecha los modelos preentrenados
Mediante ejercicios interactivos de codificación, descubrirás diferentes arquitecturas de transformadores y cómo identificarlas. Explorarás cómo aprovechar los modelos lingüísticos preentrenados y los conjuntos de datos de Hugging Face para afinar y evaluar tu modelo utilizando métricas avanzadas que se ajusten a los LLM. Por último, obtendrás más información sobre los problemas éticos y de prejuicios relevantes para los LLM y las formas de identificarlos. Al final de este curso, serás capaz de construir LLMs, afinarlos y evaluarlos utilizando métricas especializadas, al tiempo que comprendes los retos clave y las consideraciones éticas de habilitar aplicaciones LLM en el mundo real.
Prerrequisitos
Intermediate Deep Learning with PyTorch1
Primeros pasos con grandes modelos lingüísticos (LLMs)
2
Ajuste fino LLMs
3
Evaluar el rendimiento de LLM
Introducción a LLMs en Python
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