Arquitectura Central de LLM: Comprendiendo ChatGPT, RAG y Agentes de IA

Los Modelos de Lenguaje Grande están transformando la tecnología, pero comprender cómo procesan la información, recuperan datos y ejecutan tareas puede resultar abrumador. Este curso desglosa la compleja mecánica detrás de ChatGPT, la recuperación vectorial y los sistemas autónomos en conceptos claros y estructurados. Al leer explicaciones detalladas y analizar recorridos conceptuales, pasarás de ser un usuario curioso a un profesional informado que comprende la arquitectura estructural de la IA moderna. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura fundamental del transformer y cómo modelos como ChatGPT predicen el siguiente token. - Dominar la mecánica central de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) utilizando bases de datos vectoriales para fundamentar las respuestas del modelo. - Analizar el diseño estructural de los Agentes de IA, incluyendo bucles de planificación, memoria y ejecución de herramientas. - Aplicar patrones fundamentales de ingeniería de prompts para guiar sistemáticamente las salidas del modelo. - Explorar patrones de diseño modernos para conectar modelos de lenguaje con fuentes de datos externas y APIs. El viaje comienza con terminología esencial de IA y conceptos fundamentales del transformer antes de progresar a sistemas de recuperación y flujos de trabajo de agentes autónomos. A través de explicaciones escritas claras y desgloses estructurales, construirás un modelo mental completo de las tecnologías de lenguaje modernas. Este curso está diseñado para principiantes absolutos, desarrolladores de software curiosos sobre la IA y entusiastas de la tecnología que buscan una base conceptual sin necesidad de conocimientos de matemáticas avanzadas. Comienza a leer hoy mismo para desvelar el funcionamiento interno de la inteligencia artificial moderna.