Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

Introducción

• ¿Qué son los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)?
• LLM vs modelos de PLN tradicionales
• Visión general de las características y arquitectura de los LLM
• Desafíos y limitaciones de los LLM

Comprendiendo los LLM

• El ciclo de vida de un LLM
• Cómo funcionan los LLM
• Los componentes principales de un LLM: codificador, decodificador, atención, incrustaciones (embeddings), etc.

Primeros pasos

• Configuración del entorno de desarrollo
• Instalación de un LLM como herramienta de desarrollo, por ejemplo, Google Colab o Hugging Face

Trabajando con LLM

• Explorando las opciones de LLM disponibles
• Creación y uso de un LLM
• Ajuste fino (fine-tuning) de un LLM sobre un conjunto de datos personalizado

Resumen de textos

• Comprensión de la tarea de resumen de textos y sus aplicaciones
• Uso de un LLM para resumen extractivo y abtractivo de textos
• Evaluación de la calidad de los resúmenes generados utilizando métricas como ROUGE, BLEU, etc.

Respuesta a preguntas

• Comprensión de la tarea de respuesta a preguntas y sus aplicaciones
• Uso de un LLM para respuesta a preguntas de dominio abierto y cerrado
• Evaluación de la precisión de las respuestas generadas utilizando métricas como F1, EM, etc.

Generación de textos

• Comprensión de la tarea de generación de textos y sus aplicaciones
• Uso de un LLM para generación de texto condicional e incondicional
• Control del estilo, tono y contenido de los textos generados mediante parámetros como temperatura, top-k, top-p, etc.

Integración de LLM con otros marcos de trabajo 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

• Comprensión de los errores y fallos comunes en LLM
• Uso de TensorBoard para monitorear y visualizar el proceso de entrenamiento
• Uso de PyTorch Lightning para simplificar el código de entrenamiento y mejorar el rendimiento
• Uso de Hugging Face Datasets para cargar y preprocesar los datos

Resumen y próximos pasos