Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

Introducción

• ¿Qué son los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)?
• LLM frente a los modelos tradicionales de NLP.
• Resumen de las características y arquitectura de los LLM.
• Desafíos y limitaciones de los LLM.

Comprensión de los LLM

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

Primeros pasos

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

Trabajo con LLM

• Exploración de las opciones de LLM disponibles.
• Creación y uso de un LLM.
• Ajuste fino de un LLM sobre un conjunto de datos personalizado.

Resumización de textos

• Comprensión de la tarea de resumización de textos y sus aplicaciones.
• Uso de un LLM para la resumización extractiva y abtractiva de textos.
• Evaluación de la calidad de los resúmenes generados mediante métricas como ROUGE, BLEU, etc.

Respuesta a preguntas

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

Generación de textos

• Comprensión de la tarea de generación de textos y sus aplicaciones.
• Uso de un LLM para la generación de textos condicionada y no condicionada.
• Control del estilo, el tono y el 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 junto con PyTorch o TensorFlow.
• Uso de LLM junto con Flask o Streamlit.
• Uso de LLM junto con Google Cloud o AWS.

Resolución de problemas

• Comprensión de los errores y fallos comunes en los LLM.
• Uso de TensorBoard para supervisar 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 procesar los datos.

Resumen y próximos pasos