Deconstruyendo el transformador: LLMs de incrustaciones a la atención

Para aprovechar plenamente el poder de la IA generativa, los desarrolladores deben comprender los mecanismos subyacentes que impulsan estas potentes herramientas, y para ello, es necesario comprender cómo se generan los datos y cómo se procesan. Este curso proporciona un desglose práctico y conceptual de la arquitectura Transformer, el motor detrás de todos los LLM modernos.Al final, pasará de ser un consumidor de LLM a un desarrollador que entiende su funcionamiento interno, lo que permite un desarrollo de aplicaciones más inteligente y la solución de problemas. Lo que aprenderás: * Comprender los fundamentos matemáticos de los procesos de incrustación de palabras y tokenización. * Dominar el concepto del mecanismo de Atención y cómo procesa las dependencias secuenciales en los datos. * Aplicar el conocimiento de las pilas de codificador y decodificador dentro de la arquitectura completa del transformador. * Aprenda cómo la codificación posicional permite a los modelos procesar información secuencial de manera efectiva. * Practicar técnicas efectivas de ingeniería rápida para controlar de manera confiable la salida y el comportamiento del modelo. * Configurar los patrones básicos de recuperación-Augmented Generation (RAG) para la conexión a tierra LLM en fuentes de datos externas. Comenzamos definiendo la terminología esencial y explorando cómo el lenguaje natural se convierte en vectores utilizables, luego descomprimimos sistemáticamente los componentes principales del transformador, culminando en estrategias prácticas para interactuar con los LLM modernos y desplegarlos. Este curso está diseñado para desarrolladores, ingenieros y entusiastas técnicos que son nuevos en la mecánica interna de la IA generativa.No se requiere experiencia previa en aprendizaje profundo; comenzamos con conceptos fundamentales. Comience a construir una base técnica sólida para trabajar con modelos de lenguaje grandes hoy mismo.