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Temario del curso

Introducción a los Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM)

  • Visión general de los modelos de lenguaje
  • Evolución desde modelos grandes hacia Modelos de Lenguaje Pequeños
  • Arquitectura y diseño de los SLM
  • Ventajas y limitaciones de los SLM

Fundamentos Técnicos

  • Comprensión de redes neuronales y parámetros
  • Procesos de entrenamiento para los SLM
  • Requisitos de datos y optimización de modelos
  • Métricas de evaluación para modelos de lenguaje

SLM en Procesamiento del Lenguaje Natural

  • Generación de texto con SLM
  • Traducción de idiomas y localización
  • Análisis de sentimiento y clasificación de texto
  • Respuesta a preguntas y chatbots

Aplicaciones del mundo real de los SLM

  • Aplicaciones móviles: Procesamiento de lenguaje en el dispositivo
  • Sistemas integrados: SLM en dispositivos IoT
  • IA que preserva la privacidad: Procesamiento de datos local
  • Computación en el borde: SLM en entornos de baja latencia

Casos de Estudio

  • Análisis de implementaciones exitosas de SLM
  • Aplicaciones específicas de la industria (Salud, Finanzas, etc.)
  • Estudio comparativo: SLM frente a modelos grandes en producción

Direcciones Futuras

  • Tendencias de investigación en SLM
  • Desafíos en la escalabilidad y el despliegue
  • Consideraciones éticas e IA responsable
  • El camino a seguir: SLM de próxima generación

Talleres Prácticos

  • Construcción de un SLM simple para la generación de texto
  • Integración de SLM en aplicaciones móviles
  • Ajuste de SLM para tareas específicas
  • Análisis de rendimiento e interpretabilidad del modelo

Proyecto Final

  • Identificación de un espacio de problemas para la aplicación de SLM
  • Diseño e implementación de una solución SLM
  • Prueba e iteración del modelo
  • Presentación del proyecto y resultados

Resumen y Siguientes Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento básico de conceptos de aprendizaje automático
  • Familiaridad con la programación en Python
  • Conocimiento de redes neuronales y aprendizaje profundo

Público Objetivo

  • Científicos de datos
  • Desarrolladores de software
  • Entusiastas de la IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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