Curso de Large Language Models Meta AI
Large Language Models (LLMs) desarrollados por Meta AI son poderosos modelos de aprendizaje profundo capaces de entender y generar texto similar al humano. Estos modelos se utilizan ampliamente en aplicaciones como chatbots, resumen de texto, análisis de sentimientos y generación de contenido.
Esta capacitación dirigida por un instructor, en vivo (en línea o en el sitio) está dirigida a investigadores de inteligencia artificial, científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio a avanzado que deseen comprender, ajustar y implementar los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI para diversas aplicaciones de NLP.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender la arquitectura y el funcionamiento de los Grandes Modelos de Lenguaje de Meta AI.
- Configurar y ajustar los LLM de Meta AI para casos de uso específicos.
- Implementar aplicaciones basadas en LLM como resumen de texto, chatbots y análisis de sentimientos.
- Optimizar y desplegar modelos de lenguaje grande de manera eficiente.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para organizarlo.
Programa del Curso
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
- Visión general de Natural Language Processing (NLP)
- Introducción a Large Language Models (LLMs)
- Contribuciones de Meta AI al desarrollo de LLM
Entendiendo la arquitectura de Meta AI LLM
- Arquitectura de transformadores y mecanismos de autoatención
- Metodologías de entrenamiento para modelos a gran escala
- Comparación con otros LLM (GPT, BERT, T5, etc.)
Configuración del entorno de desarrollo
- Instalación y configuración de Python y Jupyter Notebook
- Trabajando con Hugging Face y el repositorio de modelos de Meta AI
- Utilizando GPU basados en la nube o locales para entrenar
Fine-Tuning y personalizando Meta AI LLM
- Cargando modelos preentrenados
- Ajuste fino en conjuntos de datos específicos del dominio
- Técnicas de transferencia de aprendizaje
Construyendo aplicaciones de NLP con Meta AI LLM
- Desarrollando chatbots e inteligencia artificial conversacional
- Implementando resúmenes de texto y paráfrasis
- Análisis de sentimientos y moderación de contenido
Optimizando y desplegando modelos de lenguaje grandes
- Ajuste de rendimiento para velocidad de inferencia
- Técnicas de compresión y cuantización de modelos
- Desplegar LLM utilizando APIs y plataformas en la nube
Consideraciones éticas y IA responsable
- Detección y mitigación de sesgos en LLM
- Asegurando transparencia y equidad en modelos de IA
- Tendencias y desarrollos futuros en IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de machine learning y deep learning
- Experiencia en Python programación
- Familiaridad con los conceptos de procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Audiencia
- Investigadores de IA
- Científicos de datos
- Machine Learning Ingenieros
- Desarrolladores de software interesados en NLP
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Integre las capacidades de IA en los flujos de trabajo mediante LangChain.
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- Realice análisis y procesamiento avanzados de datos con agentes de IA.
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- Comprenda los conceptos básicos de la integración de API con LangChain.
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- Comprender los principios del aprendizaje y la traducción multilingüe con los LLM.
- Implemente LLM para traducir contenido entre varios idiomas.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
- Integre LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4.
- Cree aplicaciones modulares de IA con LangChain.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integre LangChain con las principales plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
- Utilice API y servicios basados en la nube para mejorar las aplicaciones con tecnología LangChain.
- Escale e implemente agentes conversacionales en la nube para la interacción en tiempo real.
- Implemente las mejores prácticas de supervisión y seguridad en entornos de nube.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean utilizar LangChain para mejorar sus capacidades de análisis y visualización de datos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Automatice la recuperación y limpieza de datos mediante LangChain.
- Realice análisis de datos avanzados utilizando Python y LangChain.
- Cree visualizaciones con Matplotlib y otras bibliotecas Python integradas con LangChain.
- Aproveche LangChain para generar información sobre el lenguaje natural a partir del análisis de datos.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos y la arquitectura de LangChain y adquirir las habilidades prácticas para crear aplicaciones impulsadas por IA.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios fundamentales de LangChain.
- Instale y configure el entorno de LangChain.
- Comprenda la arquitectura y cómo LangChain interactúa con grandes modelos de lenguaje (LLM).
- Desarrolle aplicaciones sencillas con LangChain.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Chile (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante que deseen instalar, configurar y utilizar Ollama para ejecutar modelos de IA en sus máquinas locales.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
- Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
- Explorar casos de uso para la implementación de IA local en diversas industrias.