Ajuste Fino y Optimización de Modelos de IA Generativa

Los modelos de IA Generativa, especialmente los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), tienen un potencial inmenso, pero hacer que funcionen de manera óptima para tus desafíos únicos requiere técnicas especializadas. Este curso te equipa con el conocimiento fundamental y los enfoques prácticos para ajustar y optimizar estos potentes modelos, permitiéndote adaptarlos con precisión a tu dominio y lograr resultados superiores. Qué aprenderás: * Comprender los conceptos centrales de la IA generativa y los Modelos de Lenguaje Grandes, incluyendo su arquitectura y capacidades. * Aprender los principios y estrategias comunes detrás del ajuste fino de modelos de IA generativa pre-entrenados para tareas específicas. * Aplicar técnicas fundamentales de ingeniería de prompts para guiar y optimizar las salidas de LLM sin modificación del modelo. * Explorar patrones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para mejorar la precisión y relevancia del modelo con datos externos. * Practicar la evaluación del rendimiento de modelos de IA generativa ajustados y optimizados. * Configurar estrategias efectivas para gestionar el rendimiento del modelo y el uso de recursos. El curso comienza con una introducción a los fundamentos de la IA generativa, luego progresa a través de diversas metodologías de ajuste fino, técnicas de optimización prácticas como la ingeniería de prompts y RAG, y concluye con consideraciones de evaluación y despliegue del modelo. Este curso está diseñado para principiantes interesados en aplicar y mejorar modelos de IA generativa, incluyendo aspirantes a científicos de datos, desarrolladores de IA y entusiastas de la tecnología sin experiencia previa en ajuste fino. Comienza hoy tu viaje para dominar la optimización de la IA generativa.