Large Language Models
Aprende cómo funcionan los LLMs, sus aplicaciones y desarrolla ejercicios prácticos.
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Lo que aprenderás
Contenido del curso
Introducción a los Large Language Models
Comprenderás qué son los LLMs, su evolución histórica, principales aplicaciones y diferencias frente a modelos tradicionales de NLP.
- →¿Qué es un LLM?
- →Evolución: GPT, BERT, LLaMA
- →Diferencias con NLP tradicional
- →Aplicaciones en industria
Fundamentos Técnicos y Arquitectura Transformer
Aprenderás los conceptos clave detrás de los LLMs, incluyendo tokens, embeddings y el mecanismo de atención.
- →Tokenización y vocabulario
- →Word embeddings
- →Self-attention y multi-head attention
- →Arquitectura Transformer completa
Pre-Entrenamiento y Ajuste de LLMs
Explorarás cómo se entrenan y evalúan los LLMs, los tipos de datasets utilizados y las métricas más importantes.
- →Pre-entrenamiento con datos masivos
- →Fine-tuning supervisado
- →Métricas: perplexity, BLEU, ROUGE
- →Datasets para entrenamiento
Prompt Engineering y Herramientas
Descubrirás cómo interactuar eficazmente con LLMs mediante prompts y herramientas modernas.
- →Zero-shot y few-shot prompting
- →Chain of thought
- →LangChain y LlamaIndex
- →APIs de OpenAI y Anthropic
Aplicaciones Avanzadas, Desafíos y Ética
Conocerás técnicas como fine-tuning y RAG, junto con los desafíos y consideraciones éticas en el uso de LLMs.
- →Fine-tuning con LoRA
- →Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- →Alucinaciones y limitaciones
- →Ética y sesgo en LLMs
Conoce al profesor
Martin Arispe
Inteligencia ArtificialEspecialista en Inteligencia Artificial con experiencia en Agentes de IA, Large Language Models (LLMs) y Knowledge Graphs. Ha liderado la implementación de flujos de trabajo con Generative AI. Participó en el proyecto MINTE en Fraunhofer IAIS (Alemania), integrando Deep Learning y Knowledge Graphs.
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