Modelos de Lenguaje Grandes Avanzados para Tareas de PLN

Introducción a los LLM e Inteligencia Artificial Generativa

• Exploración de técnicas y modelos.
• Discusión sobre aplicaciones y casos de uso.
• Identificación de desafíos y limitaciones.

Uso de LLM para tareas de Comprensión de Lenguaje Natural (CLN)

• Análisis de sentimientos.
• Reconocimiento de entidades nombradas.
• Extracción de relaciones.
• Comprensión semántica.

Uso de LLM para tareas de Inferencia de Lenguaje Natural (ILN)

• Detección de implicación.
• Detección de contradicción.
• Detección de paráfrasis.

Uso de LLM para Grafos de Conocimiento

• Extracción de hechos y relaciones a partir de texto.
• Inferencia de hechos faltantes o nuevos.
• Uso de grafos de conocimiento para tareas posteriores.

Uso de LLM para Razonamiento Cotidiano

• Generación de explicaciones, hipótesis y escenarios plausibles.
• Uso de bases de conocimiento y conjuntos de datos de razonamiento cotidiano.
• Evaluación del razonamiento cotidiano.

Uso de LLM para Generación de Diálogos

• Generación de diálogos con agentes conversacionales, chatbots y asistentes virtuales.
• Gestión de diálogos.
• Uso de conjuntos de datos y métricas de diálogo.

Uso de LLM para Generación Multimodal

• Generación de imágenes a partir de texto.
• Generación de texto a partir de imágenes.
• Generación de videos a partir de texto o imágenes.
• Generación de audio a partir de texto.
• Generación de texto a partir de audio.
• Generación de modelos 3D a partir de texto o imágenes.

Uso de LLM para Aprendizaje por Metas

• Adaptación de LLM a nuevos dominios, tareas o idiomas.
• Aprendizaje a partir de ejemplos con pocas muestras (few-shot) o sin ejemplos (zero-shot).
• Uso de conjuntos de datos y frameworks de aprendizaje por metas y aprendizaje por transferencia.

Uso de LLM para Aprendizaje Adversarial

• Defensa de LLM contra ataques maliciosos.
• Detección y mitigación de sesgos y errores en LLM.
• Uso de conjuntos de datos y métodos de aprendizaje adversarial y robustez.

Evaluación de LLM e Inteligencia Artificial Generativa

• Valoración de la calidad y diversidad del contenido.
• Uso de métricas como la puntuación de Inception, la distancia de Inception de Fréchet y la puntuación BLEU.
• Métodos de evaluación humana, como crowdsourcing y encuestas.
• Métodos de evaluación adversarial, como pruebas de Turing y discriminadores.

Aplicación de Principios Éticos para LLM e Inteligencia Artificial Generativa

• Garantizar equidad y responsabilidad.
• Evitar el uso indebido y el abuso.
• Respetar los derechos y la privacidad de los creadores y consumidores de contenido.
• Fomentar la creatividad y la colaboración entre humanos e IA.

Resumen y Próximos Pasos