The AI landscape is evolving rapidly, and Large Language Models (LLMs) are at the forefront of this evolution. This chapter examines how LLMs are advancing the development of human-like artificial intelligence and transforming industries through their numerous applications. You will explore the challenges and complexity associated with language modeling.

The rise of LLMs in the AI landscape

Definition of an LLM

LLMs in the AI landscape

AI vs. LLM applications

Real-world applications

Business applications

Multimodal applications

Automate data-driven tasks

Challenges of language modeling

What can a language model do?

Single vs. multi-task learning

Introduction to Large Language Models (LLM)

This chapter emphasizes the novelty of LLMs and their emergent capabilities while outlining various NLP techniques for data preparation. You will learn the challenges of training LLMs and how fine-tuning can effectively address them. You will also understand how N-shot learning techniques enable efficient adaptation of pre-trained models when faced with limited labeled data.

Novelty of LLMs

Problem solving with LLMs

Traditional models vs. LLMs

Generalized overview of NLP

Data preparation

Text preprocessing and representation

Word embeddings over bag-of-words

Fine-tuning

Challenges in building LLMs

Adapt a pre-trained model

Pre-trained or fine-tuned?

Learning techniques

Fine-tune a model

N-shot learning

Building Blocks of LLMs

In this chapter, you will learn about the fundamental building blocks of training an LLM, such as pre-training techniques. You'll also gain an intuitive understanding of complex concepts like transformer architecture, including the attention mechanism. The chapter discusses an advanced fine-tuning technique and summarizes the training process to complete an LLM.

Building blocks to train LLMs

Masked language

Predict the next word

Building from scratch

Introducing the transformer

Relationships between distant words

Transformer components

Attention mechanisms

Focus of multi-head attention

Self vs. multi-head attention

Advanced fine-tuning

End-to-end training

Training, tuning & feedback

Building an LLM

Training Methodology and Techniques

In this chapter, we delve into the key considerations when training LLMs, such as large data availability, data quality, accurate labeling, and the implications of biased data. You will also examine various LLM risks like data privacy, ethical concerns, and environmental impact. Lastly, the chapter concludes by discussing emerging research areas and the evolving landscape of LLMs.

Preocupaciones y consideraciones sobre datos

¿Tu modelo es justo?

Opciones

Sesgos en los datos

Calidad de los datos y etiquetado

Imparcial y relevante

Atención al cliente de un banco

Preocupaciones éticas y medioambientales

Uso responsable

Cuestiones éticas

Impactos medioambientales

Ética y medioambiente

¿Hacia dónde se dirigen los LLM?

Creatividad

Eficacia

Creatividad frente a eficiencia

Relevante

No relevante

Análisis de obras literarias

Resumen

Concerns and Considerations

Course Glossary

En este curso, explorarás el mundo de los grandes modelos lingüísticos (LLM) y descubrirás en qué modo están remodelando el panorama de la IA. Verás cómo están revolucionando las empresas y la vida cotidiana de las personas a través de ejemplos del mundo real y aprenderás sus componentes básicos. A medida que progreses, también conocerás mejor cuáles son las metodologías de entrenamiento de estos modelos. y, por último, abordarás las consideraciones éticas y ambientales fundamentales para los LLM, además de aprender sobre el posible futuro de los LLM. Al final de este curso, tendrás un conocimiento exhaustivo de los LLM, así como de sus capacidades, aplicaciones y retos.

Los vídeos contienen transcripciones en directo que puedes mostrar haciendo clic en «Mostrar transcripción» en la parte inferior izquierda de los vídeos.

El glosario del curso se encuentra a la derecha, en la sección de recursos.

Para obtener créditos CPE, debes completar el curso y alcanzar una puntuación del 70 % en la evaluación cualificada. Puedes acceder a la evaluación haciendo clic en la llamada de créditos CPE situada a la derecha.

<h2>Modelos de lenguaje de gran tamaño</h2>
En este curso, explorarás el mundo de los grandes modelos lingüísticos (LLM) y descubrirás en qué modo están remodelando el panorama de la IA. Explorarás los factores que impulsan el auge de los LLM, como la revolución del aprendizaje profundo, la disponibilidad de datos y la potencia informática.
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Este curso conceptual profundizará en los LLM y en cómo revolucionan los negocios y la vida cotidiana con ejemplos del mundo real, desde las finanzas a la creación de contenidos.
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<h2>Desvela los secretos de los LLM y las metodologías de formación</h2>
Conocerás los componentes básicos de los LLM, incluidas las técnicas de procesamiento del lenguaje natural, las estrategias de ajuste y las técnicas de aprendizaje como el aprendizaje sin disparos, con pocos disparos y con varios disparos. A medida que avances, conocerás las metodologías de entrenamiento más avanzadas que impulsan los LLM, como la predicción de la siguiente palabra, el modelado del lenguaje enmascarado y los mecanismos de atención.
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<h2>Explora las preocupaciones y consideraciones de los LLM</h2>
También abordarás las consideraciones éticas y medioambientales fundamentales en la creación y formación de LLM, como los datos de formación y las cuestiones de privacidad.
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Al finalizar el curso, descubrirás cómo mantenerte a la vanguardia mientras profundizas en las últimas investigaciones en el campo del LLM. Explorarás futuros desarrollos centrados en la explicabilidad de los modelos, el tratamiento no supervisado de los sesgos, la eficiencia computacional y la mejora de la creatividad.
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Al final de este curso, tendrás un conocimiento exhaustivo de los LLM, así como de sus capacidades, aplicaciones y retos.

Understanding Machine Learning

Descubre el potencial de los LLMs con nuestro curso sobre aplicaciones, entrenamiento y ética.

Conceptos de grandes modelos lingüísticos (LLM)

Descubre todo el potencial de los LLM: aplicaciones, metodologías de entrenamiento, consideraciones éticas y avances en investigación.

Fundamentos de la IA

AI strategist and ethicist

¡Cuánto hemos avanzado!

Hay más que eso.

¡Enhorabuena!

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Concerns and Considerations - Resumen

Resumen

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