Curso de Introduction to Large Language Models (LLMs)
Large Language Models (LLMs) son modelos de redes neuronales profundas que pueden generar textos en lenguaje natural basados en una entrada o contexto determinado. Se entrenan con grandes cantidades de datos de texto de varios dominios y fuentes, y pueden capturar los patrones sintácticos y semánticos del lenguaje natural. Los LLM han logrado resultados impresionantes en diversas tareas de lenguaje natural, como el resumen de textos, la respuesta a preguntas, la generación de textos, etc.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean utilizar modelos de lenguaje grandes para diversas tareas de lenguaje natural.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure un entorno de desarrollo que incluya una LLM popular.
- Cree un LLM básico y ajústelo en un conjunto de datos personalizado.
- Utilice los LLM para diferentes tareas de lenguaje natural, como el resumen de textos, la respuesta a preguntas, la generación de textos, etc.
- Depura y evalúa LLM con herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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Programa del Curso
Introducción
- ¿Qué son Large Language Models (LLMs)?
- LLMs vs modelos tradicionales de NLP
- Descripción general de las características y la arquitectura de los LLM
- Desafíos y limitaciones de los LLM
Comprensión de los LLM
- El ciclo de vida de un LLM
- Cómo funcionan los LLM
- Los componentes principales de un LLM: codificador, decodificador, atención, incrustaciones, etcétera.
Empezar
- Configuración del entorno de desarrollo
- Instalar un LLM como herramienta de desarrollo, por ejemplo, Google Colab, Hugging Face
Trabajar con LLM
- Explorando las opciones de LLM disponibles
- Creación y uso de un LLM
- Ajuste de un LLM en un conjunto de datos personalizado
Resumen de texto
- Comprender la tarea del resumen de textos y sus aplicaciones
- Uso de un LLM para el resumen de textos extractivos y abstractos
- Evaluar la calidad de los resúmenes generados utilizando métricas como ROUGE, BLEU, etcétera.
Respuesta a preguntas
- Comprender la tarea de responder preguntas y sus aplicaciones
- Uso de un LLM para responder preguntas de dominio abierto y dominio cerrado
- Evaluar la precisión de las respuestas generadas utilizando métricas como F1, EM, etcétera.
Generación de texto
- Comprender la tarea de la generación de texto y sus aplicaciones
- Uso de un LLM para la generación de texto condicional e incondicional
- Controlar el estilo, el tono y el contenido de los textos generados mediante parámetros como temperatura, top-k, top-p, etcétera.
Integración de LLM con otros marcos y plataformas
- Uso de LLM con PyTorch o TensorFlow
- Uso de LLM con Flask o Streamlit
- Uso de LLM con Google Cloud o AWS
Solución de problemas
- Descripción de los errores y fallos comunes en los LLM
- Uso de TensorBoard para monitorear y visualizar el proceso de capacitación
- Uso de PyTorch Lightning para simplificar el código de entrenamiento y mejorar el rendimiento
- Uso de Hugging Face conjuntos de datos para cargar y preprocesar los datos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión del procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje profundo
- Experiencia con Python y PyTorch o TensorFlow
- Experiencia básica en programación
Audiencia
- Desarrolladores
- Entusiastas de la PNL
- Científicos de datos
14 Horas
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- Optimizar el rendimiento de la IA manteniendo la privacidad de los datos.
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- Garantizar el cumplimiento de las políticas de seguridad y gobernanza empresarial.
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LangChain: Building AI-Powered Applications
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel intermedio que deseen crear aplicaciones impulsadas por IA utilizando el marco LangChain.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
- Integre LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4.
- Cree aplicaciones modulares de IA con LangChain.
- Solucione problemas comunes en las aplicaciones de LangChain.
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Integrating LangChain with Cloud Services
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos de nivel avanzado y DevOps profesionales que deseen aprovechar las capacidades de LangChain integrándola con varios servicios en la nube.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integre LangChain con las principales plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
- Utilice API y servicios basados en la nube para mejorar las aplicaciones con tecnología LangChain.
- Escale e implemente agentes conversacionales en la nube para la interacción en tiempo real.
- Implemente las mejores prácticas de supervisión y seguridad en entornos de nube.
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LangChain for Data Analysis and Visualization
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean utilizar LangChain para mejorar sus capacidades de análisis y visualización de datos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Automatice la recuperación y limpieza de datos mediante LangChain.
- Realice análisis de datos avanzados utilizando Python y LangChain.
- Cree visualizaciones con Matplotlib y otras bibliotecas Python integradas con LangChain.
- Aproveche LangChain para generar información sobre el lenguaje natural a partir del análisis de datos.
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LangChain Fundamentals
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos y la arquitectura de LangChain y adquirir las habilidades prácticas para crear aplicaciones impulsadas por IA.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios fundamentales de LangChain.
- Instale y configure el entorno de LangChain.
- Comprenda la arquitectura y cómo LangChain interactúa con grandes modelos de lenguaje (LLM).
- Desarrolle aplicaciones sencillas con LangChain.
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Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Ecuador (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante que deseen instalar, configurar y utilizar Ollama para ejecutar modelos de IA en sus máquinas locales.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
- Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
- Explorar casos de uso para la implementación de IA local en diversas industrias.
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