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Temario del curso
Introducción a los Modelos de Lenguaje Específicos de Dominio
- Visión general de los modelos de lenguaje en IA
- Importancia de la especialización en modelos de lenguaje
- Casos de estudio de modelos específicos de dominio exitosos
Curación y Preprocesamiento de Datos
- Identificación y recopilación de conjuntos de datos específicos de dominio
- Técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos
- Consideraciones éticas en la creación de conjuntos de datos
Entrenamiento y Ajuste Fino del Modelo
- Introducción al aprendizaje por transferencia y ajuste fino
- Selección de modelos base para entrenamiento específico de dominio
- Técnicas para un ajuste fino efectivo
Métricas de Evaluación y Rendimiento del Modelo
- Métricas para la evaluación de modelos específicos de dominio
- Hacer benchmarking de los modelos frente a tareas específicas de dominio
- Comprensión de las limitaciones y compensaciones
Estrategias de Despliegue
- Integración de modelos de lenguaje en aplicaciones específicas de dominio
- Escalabilidad y mantenimiento de los modelos implementados
- Aprendizaje continuo y actualizaciones de modelos en despliegue
Enfoque en el Dominio Legal
- Consideraciones especiales para modelos de lenguaje legales
- Corpus de jurisprudencia y estatutos para entrenamiento
- Aplicaciones en investigación legal y análisis de documentos
Enfoque en el Dominio Médico
- Desafíos en el procesamiento de lenguaje médico
- Cumplimiento con HIPAA y privacidad de datos
- Casos de uso en revisión de literatura médica e interacción con pacientes
Enfoque en el Dominio Técnico
- Jerga técnica y sus implicaciones para los modelos de lenguaje
- Colaboración con expertos en la materia
- Generación de documentación técnica y comentarios en código
Proyecto y Evaluación
- Propuesta del proyecto y recopilación inicial del conjunto de datos
- Presentación de un proyecto completado y rendimiento del modelo
- Evaluación final y retroalimentación
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático
- Familiaridad con la programación en Python
- Conocimiento de los fundamentos del procesamiento de lenguaje natural
Público Objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
28 Horas
