Más cursos gratuitos sobre modelos de lenguaje grandes.
More free courses on large language models.
¿Estás interesado en aprender sobre modelos de lenguaje grandes? Comienza con estos cursos gratuitos de DeepLearning.AI, Google Cloud, Udacity y más.
Dado el potencial de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y sus aplicaciones, ¡el mejor momento para aprender más sobre ellos es ahora! Desde proyectos personales divertidos hasta investigación académica y trabajo, siempre es emocionante entender mejor los LLMs para que podamos construir aplicaciones interesantes usando ellos.
En un artículo anterior, enumeramos cursos y recursos gratuitos que te ayudarán a aprender sobre modelos de lenguaje grandes. Hemos seleccionado otra lista de cursos gratuitos para ayudarte a mejorar tus habilidades.
¡Empecemos!
- AutoML – Una Solución sin Código para Construir Modelos de Ap...
- CI/CD para endpoints de múltiples modelos en AWS.
- Los mejores artículos de Zepes para mayo de 2023 Mojo Lang El nuevo...
Ingeniería de prompts de ChatGPT para desarrolladores
El curso de Ingeniería de prompts de ChatGPT para desarrolladores es ofrecido por DeepLearning.AI en colaboración con el equipo de OpenAI.
Si ya usas ChatGPT o GPT-4, este curso te enseñará cómo mejorar su uso. Aprenderás cómo usar la API de OpenAI de manera efectiva mediante el uso de las mejores prácticas de ingeniería de prompts.
En el camino, tendrás la oportunidad de construir un chatbot personalizado y aprender a utilizar la API de OpenAI para casos de uso comunes, como resúmenes, inferencias, traducciones, verificaciones de ortografía y gramática.
También puedes leer esta revisión detallada del curso de ingeniería de prompts por Josep Ferrer.
LangChain para el desarrollo de aplicaciones LLM
LangChain para el desarrollo de aplicaciones LLM de DeepLearning.AI es co-enseñado por Harrison Chase, el creador de LangChain. Centrándose en la construcción de aplicaciones aprovechando el ecosistema de LangChain, este curso te ayudará a entender:
- Cómo manejar prompts y analizar respuestas, restricciones de memoria y ventana de contexto.
- Cómo utilizar cadenas para realizar una secuencia de acciones.
- Respuestas a preguntas sobre un corpus de documentos.
- Cómo aprovechar las capacidades de razonamiento de los agentes para las capacidades de razonamiento.
Construyendo sistemas con la API de ChatGPT
Construyendo sistemas con la API de ChatGPT también es ofrecido por DeepLearning.AI en asociación con OpenAI. En este curso gratuito, construirás un chatbot de servicio al cliente para aplicar los siguientes conceptos cubiertos en el curso:
- Construyendo sistemas utilizando modelos de lenguaje grandes.
- Utilizando prompts multietapa.
- Construyendo un pipeline de sub-tareas dividiendo las tareas en sub-tareas.
- Evaluando las entradas y salidas de los LLMs.
Nota: Todos los cursos anteriores son gratuitos por tiempo limitado.
Ruta de aprendizaje de Generative AI de Google Cloud
Google Cloud lanzó recientemente una ruta de aprendizaje dedicada a Generative AI. La serie de microcursos que conforman esta ruta tiene como objetivo permitir el desarrollo y la implementación de soluciones de generative AI en Google Cloud.
Si estás interesado en aprender sobre modelos de lenguaje grandes, encontrarás los siguientes cursos útiles:
- Introducción a Generative AI
- Introducción a Modelos de Lenguaje Grandes
- Conceptos Fundamentales de Generative AI
- Arquitectura Codificador-Decodificador
- Mecanismo de Atención
- Modelos de Transformador y Modelo BERT
- Explorador de Generative AI – Vertex AI
Introducción a Modelos de Lenguaje Grandes con Google Cloud
Introducción a Modelos de Lenguaje Grandes con Google Cloud es parte de la biblioteca de cursos gratuitos de Udacity, y cubre los conceptos básicos de la construcción y comprensión de aplicaciones de LLM, incluyendo:
- Conceptos básicos de modelos de lenguaje grandes y casos de uso
- Ajuste de prompts
Universidad LLM
La Universidad LLM de Cohere proporciona una ruta de aprendizaje fácil de seguir: desde los fundamentos de los LLMs hasta la construcción de aplicaciones utilizando ellos. El curso cubre:
- Conceptos como incrustaciones de palabras y oraciones
- Conceptos fundamentales de modelos de lenguaje grandes: transformadores y mecanismos de atención
- Aplicaciones de LLMs en generación, clasificación y análisis de texto
- Construcción e implementación de aplicaciones utilizando los puntos finales de Cohere
Bootcamp Full Stack LLM
El Bootcamp Full Stack LLM lo cubre todo: desde la ingeniería de prompts para obtener lo mejor de los asistentes GPT hasta la implementación y supervisión de aplicaciones LLM. Aquí tienes una descripción general de lo que ofrece este bootcamp:
- Ingeniería de Prompts
- Fundamentos de LLM
- LLMOps
- Modelos de Lenguaje Aumentados
- UX para interfaces de usuario de lenguaje
Aquí hay un artículo que desglosa el contenido de este bootcamp Full Stack LLM.
Otros recursos útiles
Aquí hay algunos recursos interesantes que te ayudarán a ponerte al día con los LLM:
- State of GPT Talk: Esta charla de Andrej Karpathy en Microsoft Build 2023 ofrece una visión general completa de los procesos de entrenamiento de los asistentes GPT, incluyendo la tokenización, el preentrenamiento, el ajuste fino y el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana.
- Aprendizaje profundo práctico para Coders, Parte 2 de fast.ai: Las lecciones sobre modelos de atención y transformadores pueden ser útiles.
- CS25: Transformers United V2 de Stanford es una serie de conferencias que cubren los conceptos básicos de los transformadores hasta los avances y aplicaciones más recientes de los modelos de lenguaje grandes, más allá de las tareas comunes de procesamiento del lenguaje natural.
- Tutoriales de LangChain de Data Independent en YouTube: Una serie de tutoriales cortos que utilizan LangChian para construir aplicaciones LLM sobre diferentes fuentes de datos personalizadas y explorar una variedad de tareas, incluyendo la resolución de problemas matemáticos, la sumarización y la búsqueda.
Conclusión
Esperamos que hayas encontrado útil esta recopilación de algunos de los mejores recursos para aprender modelos de lenguaje grandes. Nos lo pasamos genial preparando esta lista, ¡y esperamos que estés emocionado por aprender y comenzar a construir! ¡Feliz aprendizaje! Bala Priya C es una desarrolladora y escritora técnica de la India. Le gusta trabajar en la intersección de las matemáticas, la programación, la ciencia de datos y la creación de contenido. Sus áreas de interés y experiencia incluyen DevOps, ciencia de datos y procesamiento del lenguaje natural. Disfruta leyendo, escribiendo, programando y tomando café. Actualmente, está trabajando en aprender y compartir su conocimiento con la comunidad de desarrolladores mediante la redacción de tutoriales, guías prácticas, artículos de opinión y más.
