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Sobre la Biología de un Modelo de Lenguaje Grande - Parte 1

Sumérgete en los mecanismos internos de Claude 3.5 Haiku mediante la metodología de trazado de circuitos de Anthropic, explorando cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes a un nivel fundamental.
Yannic Kilcher via YouTube

Yannic Kilcher

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Resumen

Sumérgete en los mecanismos internos de Claude 3.5 Haiku mediante la metodología de trazado de circuitos de Anthropic, explorando cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes a un nivel fundamental.

Programa de estudio

  • Introducción a los Modelos de Lenguaje Grandes
  • Visión general de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)
    Contexto histórico y evolución de los LLMs
    Introducción a Claude 3.5 Haiku
  • Comprensión de las Arquitecturas de Redes Neuronales
  • Visión general de los fundamentos de las redes neuronales
    Arquitectura de transformadores
    Arquitectura específica de Claude 3.5 Haiku
  • Fundamentos de la Metodología de Trazado de Circuitos
  • Introducción al trazado de circuitos
    Importancia en la comprensión de la funcionalidad de los LLMs
    Pasos metodológicos involucrados
  • Internos del Modelo de Claude 3.5 Haiku
  • Examen de componentes clave
    Mecanismos de atención y su papel
    Funcionalidades de las capas internas
  • Análisis Funcional de Claude 3.5 Haiku
  • Trazado de circuitos clave en Claude 3.5 Haiku
    Comprensión del contexto y procesamiento de tokens
    Cómo Claude genera salidas coherentes
  • Técnicas Prácticas de Trazado de Circuitos
  • Herramientas y software para el trazado de circuitos
    Análisis de las rutas de toma de decisiones en LLMs
    Estudios de casos y ejercicios prácticos
  • Implicaciones del Trazado de Circuitos para el Desarrollo de la IA
  • Perspectivas obtenidas del análisis detallado de circuitos
    Limitaciones y desafíos de los métodos actuales
    Direcciones y aplicaciones futuras en la investigación de IA
  • Resumen y Recapitulación
  • Puntos clave del curso
    Preguntas abiertas en la investigación de LLMs
    Preparación para la Parte 2: Avances y Aplicaciones de LLMs

Asignaturas

Ciencias de la Computación