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