La presente era ha presenciado un hito importante en la evolución de la inteligencia artificial. De la mano del poder de cómputo alcanzado actualmente y de gigantes tecnológicos como OpenAI o Meta, tenemos hoy a disposición soluciones como Chat-GTP, capaz de “responder” en modo textual y en tiempo real al lenguaje humano. Parte del funcionamiento de esta teconlogía versa sobre los denominados sistemas Large Language Models (o LLM), que a su vez operan sobre redes neuronales complejas y, sobre todo, a partir de datasets masivos. Concientes de las capacidades de los LLMs, en contraste con los altísimos costos de cómputo requeridos para su entrenamiento, muchos proveedores han puesto a disposición modelos pre-entrenados a ciertos propósitos, los mismos que pueden emplearse para la implementación de soluciones personalizadas que se ajusten a las necesidades de cada empresa.

Pre-requisitos: Manejo de Python, base de datos, Azure y AWS.

Objetivo General: Aprende sobre los Large Language Model (LLM), su estructura interna basada en redes neuronales, cómo se vienen utilizando en soluciones como Chat-GPT, sobre el aprovechamiento de modelos pre-entrenados para el diseño y despliegue de aplicaciones personalizadas.

Objetivos Específicos:

  • Aprende cómo se estructuran y operan las redes neuronales con énfasis en aquellas orientadas al procesamiento de lenguaje natural, ya que constituyen la base de los sistemas LLM.
  • Aprende a utilizar las principales soluciones basadas en LLM disponibles como servicio, así como las múltiples aplicaciones que tiene en la industria.
  • Aprende a utilizar los LLM pre-entrenados disponibles a través de APIs y a incluirlos en proyectos y aplicaciones para fines específicos.
  • Aprende sobre los fundamentos del servicio SageMaker de AWS para el despliegue de soluciones LLM.

Resumen del contenido:

  • Deep learning y Natural Language Processing.
  • Large Language Model como servicio.
  • Diseño de Apps LLM.
  • Despliegue de LLM.

Tony Trujillo

Data Architect & Metadata Worker en  previamente ha tenido experiencia en Smart Data Consulting, Bluetab,
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