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Programa del Curso
Introducción a los transformadores generativos preentrenados (GPT)
- Evolución de los modelos lingüísticos en PNL
- Introducción a GPT y su importancia
- Casos de uso y aplicaciones de los modelos GPT
Comprender la arquitectura y la formación de GPT
- Arquitectura de transformadores y mecanismo de autoatención
- Pre-entrenamiento y puesta a punto de modelos GPT
- Transferencia de aprendizaje y adaptación de dominios con GPT
Explorando GPT-3
- Descripción general de la arquitectura y las características de GPT-3
- Comprender las capacidades y limitaciones del modelo
- Ejercicios prácticos con GPT-3 para la generación y finalización de texto
Avances recientes: GPT-4
- Resumen del último modelo de GPT-4
- Principales mejoras y mejoras con respecto a las versiones anteriores
- Explorando las capacidades ampliadas de GPT-4
Aplicaciones de los modelos GPT
- Generación y finalización de texto mediante modelos GPT
- Traducción automática con GPT
- Sistemas de diálogo y chatbots con GPT
- Escritura creativa y narración de historias utilizando modelos GPT
Ajuste fino de los modelos GPT
- Técnicas para el ajuste fino de modelos GPT en tareas específicas
- Adaptación de GPT para aplicaciones específicas de dominio
- Prácticas recomendadas para el ajuste fino y la evaluación de modelos
Consideraciones éticas y desafíos
- Implicaciones éticas del uso de grandes modelos de lenguaje
- Problemas de sesgo y equidad en los modelos GPT
- Mitigar los riesgos y garantizar el uso responsable de los modelos GPT
Tendencias futuras y más allá de GPT-4
- Tendencias emergentes en PNL y modelos generativos
- Fronteras de la investigación y posibles avances más allá de GPT-4
Resumen y próximos pasos
- Resumen de los aprendizajes clave y las conclusiones del curso
- Recursos para una mayor exploración y oportunidades de aprendizaje en modelos GPT y PNL
Requerimientos
- Familiaridad con los conceptos de aprendizaje profundo y los fundamentos del procesamiento del lenguaje natural (PLN).
- Sería beneficioso tener conocimientos básicos de transformadores.
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores de PNL
- Entusiastas de la IA
14 Horas
Testimonios (3)
Aprecie mucho la forma en que el entrenador presentó todo. Entendí todo incluso si Finance no es mi área, se aseguró de que todos los participantes estuvieran al mismo nivel, mientras mantenía el tiempo. Los ejercicios estaban bien distribuidos. La interacción con los participantes siempre fue constante. El material era perfecto, ni demasiado ni poco. Explicó muy bien temas un poco más complicados para que todos pudieran entenderlos.
Diana
Curso - ChatGPT for Finance
Traducción Automática
El tema y la forma en que se presentó.
Mark Mackintosh - IUM Insurance
Curso - ChatGPT for Executives
Traducción Automática
Ejemplos prácticos en Seguros
Viren - Hollard Insure
Curso - ChatGPT
Traducción Automática
