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Starts 8 June 2025 02:15

Ends 8 June 2025

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Emergencia y razonamiento en los modelos de lenguaje de gran tamaño.

Explora la emergencia y el razonamiento en grandes modelos de lenguaje con el investigador de Google Jason Wei, profundizando en modelos estadísticos auto-supervisados y sus implicaciones.
Center for Language & Speech Processing(CLSP), JHU via YouTube

Center for Language & Speech Processing(CLSP), JHU

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Resumen

Explora la emergencia y el razonamiento en grandes modelos de lenguaje con el investigador de Google Jason Wei, profundizando en modelos estadísticos auto-supervisados y sus implicaciones.

Programa de estudio

  • Introducción a los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)
  • Visión general de los LLMs y su arquitectura
    Historia y evolución de los LLMs
    Principales actores y hitos en el desarrollo de LLMs
  • Aprendizaje Autosupervisado
  • Definición y principios del aprendizaje autosupervisado
    Beneficios y desafíos de los enfoques autosupervisados
    Estudios de caso de modelos autosupervisados en la práctica
  • Emergencia en los Modelos de Lenguaje Grandes
  • Definición de emergencia en el contexto de los LLMs
    Ejemplos de comportamientos emergentes en los LLMs
    Factores que contribuyen a las capacidades emergentes
  • Razonamiento en los Modelos de Lenguaje Grandes
  • Tipos de razonamiento (deductivo, inductivo, abductivo)
    Mecanismos de razonamiento en las arquitecturas de LLM
    Análisis de las capacidades de razonamiento en LLMs populares
  • Implicaciones de la Emergencia y el Razonamiento
  • Impacto en la investigación y desarrollo de IA
    Consideraciones éticas e impactos sociales
    Tendencias futuras en las capacidades y aplicaciones de los LLMs
  • Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
  • Análisis detallado del razonamiento emergente en escenarios del mundo real
    Examen de tareas de razonamiento y rendimiento de LLMs
    Aplicaciones de los LLMs en diversas industrias
  • Herramientas y Técnicas para Analizar LLMs
  • Introducción a herramientas y metodologías destacadas
    Mejores prácticas para evaluar e interpretar LLMs
    Ejercicios prácticos para analizar el comportamiento del modelo
  • Proyecto del Curso y Tareas
  • Directrices para el proyecto del curso enfocado en la emergencia y razonamiento de LLMs
    Tareas semanales dirigidas a reforzar conceptos clave
    Criterios de evaluación y mecanismos de retroalimentación
  • Preguntas y Respuestas y Discusión
  • Sesiones interactivas regulares con Jason Wei
    Foros abiertos para discutir tendencias emergentes y la investigación
  • Conclusión y Direcciones Futuras
  • Resumen de los aprendizajes clave del curso
    Discusión sobre futuras direcciones de investigación en modelos de lenguaje grandes
    Observaciones finales y cierre del curso

Asignaturas

Desarrollo personal