Una forma más inteligente de ajustar LLMs - Desbloquear un razonamiento más profundo

Resumen

Descubre un enfoque más inteligente para ajustar modelos de lenguaje grandes que mejora sus capacidades de razonamiento y generalización a partir del aprendizaje contextual, basado en la investigación de Google DeepMind.

Programa de estudio

• Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
Visión general de la arquitectura de los LLM
Aplicaciones actuales de los LLM
Desafíos en razonamiento y generalización
• Comprendiendo el Ajuste Fino
Conceptos básicos del ajuste fino del modelo
Diferencias entre preentrenamiento y ajuste fino
Limitaciones de las técnicas convencionales de ajuste fino
• Técnicas Avanzadas de Ajuste Fino
Metaaprendizaje para LLM
Ingeniería de prompts y su impacto en el razonamiento
Enfoques de aprendizaje zero-shot y few-shot
• Mejorando el Aprendizaje en Contexto
Concepto de aprendizaje en contexto
Métodos para mejorar la comprensión contextual
Estudios de caso sobre aprendizaje en contexto efectivo
• Mejorando las Capacidades de Razonamiento
Mecanismos de razonamiento en los LLM
Técnicas para mejorar el razonamiento lógico
Evaluación de mejoras en el razonamiento
• Perspectivas de Investigación de Google DeepMind
Resumen de hallazgos clave de investigación
Estrategias para un ajuste fino más inteligente
Implicaciones de la investigación de DeepMind en el desarrollo futuro de LLM
• Aplicaciones Prácticas y Estudios de Caso
Aplicaciones del mundo real de LLM mejorados en razonamiento
Estudios de caso mostrando el rendimiento mejorado del modelo
Consideraciones éticas en el despliegue de LLM optimizados para el razonamiento
• Herramientas y Marcos para el Ajuste Fino de LLM
Introducción a herramientas y bibliotecas populares
Configuración de un entorno de ajuste fino
Sesión práctica: Ajuste fino de un LLM básico para tareas de razonamiento
• Evaluación y Métricas
Métricas para evaluar razonamiento y generalización
Conjuntos de datos de referencia para la evaluación de LLM
Estrategias de monitoreo y evaluación continuos
• Direcciones Futuras en el Desarrollo de LLM
Tendencias emergentes en la investigación de LLM
El papel de los LLM en el avance de las capacidades de IA
Desafíos potenciales y áreas de mejora
• Conclusión del Curso
Resumen de los aprendizajes clave
Sesión interactiva de preguntas y respuestas
Recursos recomendados para estudios adicionales

Asignaturas

Ciencias de la Computación