Resumen
Existen literalmente miles de Modelos de Lenguaje Grande o LLM disponibles que se pueden usar para una multitud de propósitos. Hugging Face es el centro de referencia para modelos de lenguaje, ofreciendo una vasta colección donde puedes encontrar y usar casi cualquier modelo que necesites. Elegir el modelo adecuado puede ser una tarea ardua dado que los modelos vienen en diversas formas, tamaños y configuraciones, y cada modelo está especializado en algo diferente.
Entonces, cuando te acerques a Hugging Face en busca del modelo adecuado para tu requerimiento, debes conocer el arte de este emparejamiento. En este curso, aprenderemos a navegar por el Hub de Modelos de Hugging Face, emparejando sus configuraciones con tus necesidades. Entenderemos las características clave de los Modelos (LLMs), como Tamaño, Requisitos Computacionales, Especializaciones, Licencias y más. Revisaremos varias familias de Modelos y sus especializaciones, rendimiento y variantes. También aprenderemos a usar varios modelos de Hugging Face y a evaluarlos según tus requerimientos.
Este curso está diseñado para profesionales profundamente involucrados en el campo de la IA y el aprendizaje automático, incluyendo Científicos de Datos, Ingenieros de Aprendizaje Automático, Ingenieros de IA, Desarrolladores de Aplicaciones LLM RAG, Desarrolladores de Software e Ingenieros de TI. Está dirigido a individuos que están construyendo activamente o planean construir aplicaciones aprovechando Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y buscan mejorar su capacidad para seleccionar y utilizar los modelos más apropiados para sus necesidades específicas. Los participantes deben tener una base sólida en programación en Python y una comprensión básica de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y su uso programático, ya que el curso se basará en estos conceptos con ejercicios de codificación prácticos y temas avanzados como selección de modelos, comparación y evaluación.
Al final de este curso, los estudiantes habrán alcanzado cuatro objetivos clave. Dominarán la navegación en el ecosistema de Hugging Face, adquiriendo competencia en encontrar y entender varios modelos. También aprenderán a usar estos modelos de manera efectiva, comparándolos en base a múltiples factores y consideraciones prácticas. Además, el curso guiará a los participantes en la prueba y evaluación de diferentes modelos, permitiéndoles puntuar y evaluar los resultados basados en parámetros específicos. En última instancia, los estudiantes estarán equipados para seleccionar el modelo más adecuado para una tarea determinada, asegurando un rendimiento óptimo en sus aplicaciones.
Universidad: Coursera
Proveedor: Coursera
Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Hugging Face, Cursos de Evaluación de Modelos, Cursos de Selección de Modelos
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