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Temario del curso

Introducción al ajuste fino

  • ¿Qué es el ajuste fino?
  • Casos de uso y beneficios del ajuste fino.
  • Visión general de los modelos preentrenados y el aprendizaje por transferencia.

Preparación para el ajuste fino

  • Recopilación y limpieza de conjuntos de datos.
  • Comprensión de los requisitos de datos específicos de la tarea.
  • Análisis exploratorio de datos y preprocesamiento.

Técnicas de ajuste fino

  • Aprendizaje por transferencia y extracción de características.
  • Ajuste fino de transformadores con Hugging Face.
  • Ajuste fino para tareas supervisadas frente a no supervisadas.

Ajuste fino de Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

  • Adaptación de LLM para tareas de PLN (por ejemplo, clasificación de texto, resumen).
  • Entrenamiento de LLM con conjuntos de datos personalizados.
  • Control del comportamiento de LLM mediante ingeniería de prompts.

Optimización y evaluación

  • Ajuste de hiperparámetros.
  • Evaluación del rendimiento del modelo.
  • Abordar el sobreajuste y el subajuste.

Escalar los esfuerzos de ajuste fino

  • Ajuste fino en sistemas distribuidos.
  • Aprovechar las soluciones basadas en la nube para la escalabilidad.
  • Estudios de casos: proyectos de ajuste fino a gran escala.

Mejores prácticas y desafíos

  • Mejores prácticas para el éxito del ajuste fino.
  • Desafíos comunes y solución de problemas.
  • Consideraciones éticas en el ajuste fino de modelos de IA.

Temas avanzados (opcional)

  • Ajuste fino de modelos multimodales.
  • Aprendizaje sin ejemplos y con pocos ejemplos (zero-shot y few-shot learning).
  • Exploración de técnicas LoRA (Adaptación de Bajo Rango).

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los fundamentos del aprendizaje automático.
  • Experiencia con la programación en Python.
  • Conocimiento de los modelos preentrenados y sus aplicaciones.

Público objetivo

  • Científicos de datos.
  • Ingenieros de aprendizaje automático.
  • Investigadores de IA.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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