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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
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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)
- Aprendizaje Autosupervisado
- Emergencia en los Modelos de Lenguaje Grandes
- Razonamiento en los Modelos de Lenguaje Grandes
- Implicaciones de la Emergencia y el Razonamiento
- Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
- Herramientas y Técnicas para Analizar LLMs
- Proyecto del Curso y Tareas
- Preguntas y Respuestas y Discusión
- Conclusión y Direcciones Futuras
Visión general de los LLMs y su arquitectura
Historia y evolución de los LLMs
Principales actores y hitos en el desarrollo de LLMs
Definición y principios del aprendizaje autosupervisado
Beneficios y desafíos de los enfoques autosupervisados
Estudios de caso de modelos autosupervisados en la práctica
Definición de emergencia en el contexto de los LLMs
Ejemplos de comportamientos emergentes en los LLMs
Factores que contribuyen a las capacidades emergentes
Tipos de razonamiento (deductivo, inductivo, abductivo)
Mecanismos de razonamiento en las arquitecturas de LLM
Análisis de las capacidades de razonamiento en LLMs populares
Impacto en la investigación y desarrollo de IA
Consideraciones éticas e impactos sociales
Tendencias futuras en las capacidades y aplicaciones de los LLMs
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
Introducción a herramientas y metodologías destacadas
Mejores prácticas para evaluar e interpretar LLMs
Ejercicios prácticos para analizar el comportamiento del modelo
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
Sesiones interactivas regulares con Jason Wei
Foros abiertos para discutir tendencias emergentes y la investigación
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