Arquitectura de LLM y Preparación de Datos para IA Generativa

Los modelos de lenguaje grandes están remodelando el panorama tecnológico, pero el secreto de su éxito radica en su diseño interno y la calidad de los datos que consumen. Este curso proporciona un camino claro, basado en texto, para cualquiera que busque comprender cómo se construyen estos sistemas complejos y cómo preparar información para el procesamiento de IA. Pasarás de conceptos fundamentales a la lógica práctica detrás de los modelos más avanzados utilizados hoy en día. Al final de este curso, tendrás una sólida comprensión de las opciones arquitectónicas que definen la IA generativa y los pipelines de datos que los hacen funcionales. Podrás explicar cómo los modelos aprenden patrones y qué pasos son necesarios para asegurar que los datos estén listos para el entrenamiento o el ajuste fino. Lo que aprenderás: - Comprender la evolución desde redes neuronales básicas hasta arquitecturas modernas basadas en Transformers. - Aprender la mecánica de la autoatención y cómo los modelos procesan y generan texto similar al humano. - Practicar técnicas de limpieza, normalización y tokenización de datos para conjuntos de datos a gran escala. - Explorar el papel de las bases de datos vectoriales y la generación aumentada por recuperación (RAG) en los flujos de trabajo actuales de IA. - Diferenciar entre varios tipos de modelos, incluyendo GANs, RNNs y modelos de difusión. - Aplicar los conceptos básicos de ingeniería de prompts para controlar y refinar mejor los resultados del modelo. El curso comienza con una introducción exhaustiva a la terminología de IA y la historia de la modelización de secuencias antes de pasar a los detalles del diseño de modelos modernos y las estrategias de preparación de datos. Este enfoque estructurado asegura que construyas una base teórica sólida antes de explorar cómo se implementan estos sistemas en escenarios del mundo real. Este curso está diseñado para principiantes, entusiastas de los datos e ingenieros aspirantes que desean comprender el funcionamiento interno de la IA generativa sin necesidad de experiencia previa en el campo. Comienza a construir tu conocimiento fundamental de la arquitectura de IA generativa hoy mismo.