Fundamentos de los Modelos Transformer y BERT

Desbloquee el poder del procesamiento moderno del lenguaje natural dominando los modelos fundamentales que impulsan las aplicaciones de IA más avanzadas de la actualidad. Muchos sistemas de vanguardia, desde herramientas de traducción hasta modelos de lenguaje grandes, dependen de estas arquitecturas sofisticadas. Al finalizar este curso, poseerá una sólida comprensión de los modelos Transformer y BERT, lo que le permitirá desmitificar sistemas complejos de PNL y prepararse para estudios adicionales en IA. Obtendrá la claridad conceptual necesaria para discutir, evaluar e interpretar estos poderosos modelos. Lo que aprenderá: * Comprender el mecanismo de atención y su importancia en el procesamiento de secuencias * Aprender la arquitectura codificador-decodificador central de los modelos Transformer * Captar los paradigmas de pre-entrenamiento y ajuste fino detrás de BERT * Explorar técnicas de tokenización esenciales para las entradas de los modelos de lenguaje * Aplicar su conocimiento para explicar cómo estos modelos sirven de base para los modelos de lenguaje grandes (LLM) * Practicar la interpretación de los componentes y el flujo de datos dentro de los sistemas basados en Transformer El curso comienza con la terminología esencial y la evolución del modelado de secuencias, construyendo gradualmente hasta la mecánica detallada de la arquitectura Transformer y el modelo BERT. Cada concepto se explica con ejemplos escritos claros para solidificar su comprensión. Este curso está diseñado para principiantes absolutos sin experiencia previa en procesamiento de lenguaje natural o aprendizaje automático avanzado. Todos los conceptos se introducen desde cero. Embárquese en su viaje para comprender el futuro del procesamiento del lenguaje impulsado por IA.