Modelos de Lenguaje Grande (LLM) y Aprendizaje por Refuerzo (RL)

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

• Visión general de los LLM
• Definición e importancia
• Aplicaciones en la IA actual

Arquitectura del transformador

• ¿Qué es un transformador y cómo funciona?
• Componentes y características principales
• Aprendizaje por embedding y codificación posicional
• Atención de múltiples cabezas
• Red neuronal de alimentación directa
• Normalización y conexiones residuales

Modelos transformadores

• Mecanismo de autoatención
• Arquitectura de codificador-decodificador
• Embeddings posicionales
• BERT (Representaciones Codificadoras Bidireccionales de los Transformadores)
• GPT (Transformador Generativo Preentrenado)

Optimización del rendimiento y riesgos

• Longitud del contexto
• Mamba y modelos de espacio de estado
• Atención flash
• Transformadores dispersos
• Transformadores de visión
• Importancia de la cuantización

Mejora de los transformadores

• Generación de texto aumentada por recuperación
• Mezcla de modelos
• Árbol de pensamientos

Ajuste fino (Fine-Tuning)

• Teoría de la adaptación de bajo rango
• Ajuste fino con QLora

Leyes de escalado y optimización en los LLM

• Importancia de las leyes de escalado para los LLM
• Escalado del tamaño de los datos y del modelo
• Escalado computacional
• Escalado de la eficiencia de los parámetros

Optimización

• Relación entre el tamaño del modelo, el tamaño de los datos, el presupuesto de cómputo y los requisitos de inferencia
• Optimización del rendimiento y la eficiencia de los LLM
• Mejores prácticas y herramientas para entrenar y ajustar finamente los LLM

Entrenamiento y ajuste fino de LLM

• Etapas y desafíos del entrenamiento de LLM desde cero
• Adquisición y mantenimiento de datos
• Requisitos de datos a gran escala, CPU y memoria
• Desafíos de optimización
• Panorama de los LLM de código abierto

Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo (RL)

• Introducción al aprendizaje por refuerzo
• Aprendizaje mediante refuerzo positivo
• Definición y conceptos clave
• Proceso de decisión de Markov (MDP)
• Programación dinámica
• Métodos de Monte Carlo
• Aprendizaje por diferencia temporal

Aprendizaje por refuerzo profundo

• Redes Q profundas (DQN)
• Optimización por política proximal (PPO)
• Elementos del aprendizaje por refuerzo

Integración de LLM y aprendizaje por refuerzo

• Combinación de LLM con aprendizaje por refuerzo
• Cómo se utiliza el RL en los LLM
• Aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF)
• Alternativas al RLHF

Casos de estudio y aplicaciones

• Aplicaciones del mundo real
• Historias de éxito y desafíos

Tópicos avanzados

• Técnicas avanzadas
• Métodos avanzados de optimización
• Investigación y desarrollos de vanguardia

Resumen y próximos pasos