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Comienza 29 June 2025 06:47

Termina 29 June 2025

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

Únete a nuestra sesión para explorar una manera más inteligente de ajustar los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y desbloquear sus habilidades de razonamiento más profundas. Este enfoque mejora las técnicas de generalización derivadas del aprendizaje en contexto, respaldadas por investigaciones avanzadas de Google DeepMind. Eleva tu comprensión.
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Resumen

Únete a nuestra sesión para explorar una manera más inteligente de ajustar los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y desbloquear sus habilidades de razonamiento más profundas. Este enfoque mejora las técnicas de generalización derivadas del aprendizaje en contexto, respaldadas por investigaciones avanzadas de Google DeepMind.

Eleva tu comprensión y aplicación de la inteligencia artificial con ideas de expertos en el campo.

Ya sea que te estés adentrando en la Inteligencia Artificial o en las Ciencias de la Computación, este curso ofrece conocimientos y habilidades valiosas que son esenciales para avanzar en estos campos dinámicos. Descubre cómo el ajuste fino de LLM puede revolucionar las capacidades de la IA, particularmente en mejorar los procesos de razonamiento y aprendizaje.

Alojado en YouTube, nuestra plataforma proporciona una manera completa y accesible de aprender e integrar estos conceptos avanzados de IA en tu trabajo o estudios.

No te pierdas esta oportunidad de avanzar tu experiencia en inteligencia artificial.

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