Modelos de Lenguaje Grande (LLM) de Meta AI
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) desarrollados por Meta AI son potentes modelos de aprendizaje profundo capaces de comprender y generar texto similar al humano. Estos modelos se utilizan ampliamente en aplicaciones como chatbots, resumen de textos, análisis de sentimientos y generación de contenido.
Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA, científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio a avanzado que desean comprender, ajustar finamente e implementar los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI para diversas aplicaciones de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura y el funcionamiento de los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI.
- Configurar y ajustar finamente los LLM de Meta AI para casos de uso específicos.
- Implementar aplicaciones basadas en LLM, como resumen de textos, chatbots y análisis de sentimientos.
- Optimizar e implementar modelos de lenguaje grande de manera eficiente.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
Temario del curso
Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande
- Visión general del Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
- Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
- Contribuciones de Meta AI al desarrollo de LLM
Comprender la arquitectura de los LLM de Meta AI
- Arquitectura Transformer y mecanismos de autoatención
- Metodologías de entrenamiento para modelos a gran escala
- Comparación con otros LLM (GPT, BERT, T5, etc.)
Configuración del entorno de desarrollo
- Instalación y configuración de Python y Jupyter Notebook
- Trabajando con el repositorio de modelos de Hugging Face y Meta AI
- Uso de GPUs basadas en la nube o locales para el entrenamiento
Ajuste fino y personalización de los LLM de Meta AI
- Carga de modelos preentrenados
- Ajuste fino en conjuntos de datos específicos del dominio
- Técnicas de aprendizaje por transferencia
Construcción de aplicaciones de PLN con LLM de Meta AI
- Desarrollo de chatbots e inteligencia artificial conversacional
- Implementación de resumen y paráfrasis de textos
- Análisis de sentimientos y moderación de contenido
Optimización e implementación de Modelos de Lenguaje Grande
- Ajuste de rendimiento para la velocidad de inferencia
- Compresión de modelos y técnicas de cuantización
- Implementación de LLM mediante APIs y plataformas en la nube
Consideraciones éticas e Inteligencia Artificial responsable
- Detección y mitigación de sesgos en los LLM
- Garantizar la transparencia y equidad en los modelos de IA
- Tendencias futuras y desarrollos en IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con conceptos de procesamiento de lenguaje natural (PLN)
Audiencia objetivo
- Investigadores de IA
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Desarrolladores de software interesados en PLN
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Bastantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Desplegar Mistral Medium 3 utilizando opciones a través de API o mediante autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento y los costos de inferencia.
- Implementar casos de uso multimodal con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctanos para coordinar los detalles.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos reglamentarios.
- Configurar controles de grado empresarial, como RBAC (control de acceso basado en roles), SSO (inicio de sesión único) y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue para alinear el cumplimiento.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones.
- Casos de estudio y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales para IA.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinarla.