Fundamentos de modelos de lenguajes grandes: de transformadores a ajustes finos

Los modelos de lenguaje grandes están transformando la forma en que construimos software, pero comprender cómo funcionan realmente bajo el capó es la clave para construir aplicaciones de IA verdaderamente robustas.Este curso basado en texto lo guía a través de la mecánica de los transformadores, la IA generativa y la optimización de modelos modernos. Al estudiar los conceptos fundamentales, analizar fragmentos de código escrito y explorar estrategias avanzadas de optimización, obtendrá la confianza para trabajar con modelos de todos los tamaños, desde modelos de datos de gran tamaño, como los de la industria, hasta modelos de datos de gran escala, como los de la industria de la salud. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura fundamental de Transformers, incluidos codificadores, decodificadores y mecanismos de autoatención. - Explore los modelos de IA generativa modernos como GPT, BERT, T5 y Llama, y aprenda cómo procesan el texto. - Aplique técnicas de ajuste fino eficientes en parámetros (PEFT) como LoRA para adaptar modelos con recursos de hardware mínimos. - Implemente estrategias de cuantización, incluida la precisión de 4 bits y 8 bits, para optimizar los modelos para una implementación eficiente. - Configure flujos de trabajo de capacitación distribuidos utilizando herramientas como DeepSpeed y Fully Sharded Data Parallel (FSDP). - Domine los conceptos básicos de Retrieval-Augmented Generation (RAG) y las bases de datos vectoriales para conectar modelos a datos externos. El curso comienza con la terminología esencial y la evolución del procesamiento de lenguaje natural antes de pasar a la mecánica de transformadores, estrategias de ajuste fino y técnicas avanzadas de escalado.Explicaciones escritas y recorridos claros de código aseguran que comprenda tanto la teoría como la implementación práctica. Este curso está diseñado para principiantes, desarrolladores de software y entusiastas de los datos que buscan ingresar al mundo de la IA generativa.No se requiere experiencia previa en aprendizaje automático para comenzar. Comience a leer hoy mismo para desbloquear el potencial de los modelos de lenguajes grandes y crear su kit de herramientas de ingeniería de IA.