Curación de Datos para el Ajuste Fino de Modelos de Lenguaje de Código Abierto

Resumen

Explore los desafíos de curación de datos y las estrategias para ajustar modelos de lenguaje de código abierto, centrándose en la calidad del conjunto de datos y las técnicas de iteración para obtener mejores resultados.

Programa de estudio

- Introducción a la Curación de Datos para el Ajuste Fino de LLM -- Visión General de los Modelos de Lenguaje Extenso (LLMs) -- Importancia de la Curación de Datos en el Ajuste Fino -- Objetivo y Alcance del Curso - Comprensión de LLM de Código Abierto -- Plataformas y Herramientas Populares de LLM de Código Abierto -- Ventajas y Limitaciones de los Modelos de Código Abierto - Calidad de Datos para el Ajuste Fino -- Características de Conjuntos de Datos de Alta Calidad -- Métricas de Calidad de Datos y Cómo Medirlas -- Identificación y Reducción del Sesgo en los Datos - Recopilación y Preprocesamiento de Datos -- Fuentes para la Recolección de Datos -- Técnicas de Limpieza de Datos -- Preprocesamiento de Texto para LLMs - Estrategias de Curación de Datos -- Métodos de Curación Manual vs. Automatizada -- Uso de Metadatos para una Curación Mejorada -- Versionado y Mejora Iterativa de Conjuntos de Datos - Técnicas de Iteración para Resultados Mejorados -- Ciclos de Retroalimentación en el Ajuste Fino -- Integración Continua de Nuevos Datos -- Evaluación y Pruebas de Modelos Ajustados - Herramientas y Tecnologías para la Curación de Datos -- Visión General de Herramientas de Anotación de Datos -- Empleo de Herramientas de IA y ML para la Curación de Datos -- Bibliotecas y Marcos de Código Abierto - Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real -- Ejemplos de Proyectos Exitosos de Curación de Datos -- Análisis de Fracasos y Lecciones Aprendidas - Consideraciones Éticas en la Curación de Datos -- Abordar Preocupaciones de Privacidad y Seguridad -- Garantizar Transparencia y Rendición de Cuentas - Conclusión y Direcciones Futuras -- Tendencias Emergentes en Curación de Datos para LLMs -- Resumen del Curso y Reflexiones Finales - Proyecto Final -- Diseñar e Implementar un Flujo de Trabajo de Curación de Datos para el Ajuste Fino -- Sesiones de Revisión por Pares y Retroalimentación

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