Empieza tu recorrido con los Large Language Models (LLMs) entendiendo qué son, qué pueden hacer y echa un vistazo bajo el capó para hacerte una idea de cómo funcionan.

Introducción a los grandes modelos lingüísticos (LLM)

Utilizar un pipeline para resumir

Limpieza de respuestas

Utilizar LLM preentrenados

Generar texto

Traducir texto

Comprender el transformador

Identifica el transformador

Utilizar la estructura correcta del modelo

Primeros pasos con Large Language Models (LLMs)

Aprende a aprovechar LLMs preentrenados y conjuntos de datos de Hugging Face para ajustar finamente un modelo.

Preparación para la puesta a punto

Tokenizar texto

Asignación de tokenización

Perfeccionamiento mediante la formación

Establecer argumentos de formación

Configurar el entrenador

Utilizando el modelo afinado

Enfoques de ajuste

Aprendizaje por transferencia con aprendizaje único

Enfoques de aprendizaje por transferencia

Ajuste fino de LLMs

Explora distintas métricas para evaluar el rendimiento del modelo y termina aprendiendo los retos de aplicar LLMs en el mundo real.

La biblioteca de evaluación

Cargar métricas con evaluar

Describir las métricas

Utilizar métricas de evaluación

Métricas para tareas lingüísticas: perplejidad y BLEU

Evaluar la perplejidad

BLEU traducciones

Métricas para tareas lingüísticas: ROUGE, METEOR, EM

Evaluar con ROUGE

Evaluar con METEOR

Evaluar con EM

Salvaguardar los LLM

Comprobación de la toxicidad

Evaluar la consideración

La meta

Evaluación del rendimiento de los LLMs

Course Glossary Introduction to LLMs in Python

Los Large Language Models (LLMs) se han convertido en herramientas clave detrás de algunos de los avances y aplicaciones más sorprendentes en la IA actual. En este curso práctico adquirirás los conocimientos y habilidades necesarios para entender, construir y aprovechar el potencial de los LLMs para resolver tareas complejas de lenguaje como la traducción, la generación de texto, el question-answering y mucho más. A través de ejercicios de código interactivos, aprenderás a trabajar con transformers. También explorarás modelos de lenguaje preentrenados y conjuntos de datos de Hugging Face. Al finalizar el curso, serás capaz de ajustar finamente y evaluar LLMs preentrenados utilizando métricas especializadas. Además, comprenderás los retos clave y las consideraciones éticas a la hora de habilitar aplicaciones de LLM en el mundo real.

Los vídeos incluyen transcripciones en directo que puedes mostrar haciendo clic en "Show transcript" en la parte inferior izquierda de los vídeos.
El glosario del curso está a la derecha en la sección de recursos.
Para obtener créditos CPE, necesitas completar el curso y alcanzar una puntuación del 70% en la evaluación cualificada. Puedes ir a la evaluación haciendo clic en el aviso de créditos CPE a la derecha.

<h2>Descubre qué se esconde tras el bombo de los grandes modelos lingüísticos</h2>
<br><br>
Los Grandes Modelos Lingüísticos (LLM) se han convertido en herramientas fundamentales que impulsan algunos de los avances y aplicaciones más asombrosos en el panorama actual de la IA. Este curso práctico te dotará de los conocimientos prácticos y las habilidades necesarias para comprender, construir y aprovechar la potencia de los LLM para resolver tareas lingüísticas complejas como la traducción, la generación de idiomas y mucho más.
<br><br>
<h2>Descubre la arquitectura LLM y aprovecha los modelos preentrenados</h2>
<br><br>
Mediante ejercicios interactivos de codificación, descubrirás diferentes arquitecturas de transformadores y cómo identificarlas. Explorarás cómo aprovechar los modelos lingüísticos preentrenados y los conjuntos de datos de Hugging Face para afinar y evaluar tu modelo utilizando métricas avanzadas que se ajusten a los LLM. Por último, obtendrás más información sobre los problemas éticos y de prejuicios relevantes para los LLM y las formas de identificarlos. Al final de este curso, serás capaz de construir LLMs, afinarlos y evaluarlos utilizando métricas especializadas, al tiempo que comprendes los retos clave y las consideraciones éticas de habilitar aplicaciones LLM en el mundo real.

Working with Hugging Face

¡Aprende los fundamentos de los LLMs y la revolucionaria arquitectura transformer en la que se basan!

Introducción a los LLMs en Python

Aprende los entresijos de los LLM y la revolucionaria arquitectura de transformadores en la que se basan.

La meta

Create Your Free Account