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Preentrenamiento de LLMs

  • hasta 1 hora
  • Principiante

En este curso, obtendrás un conocimiento profundo del preentrenamiento de modelos de lenguaje grandes, desde la preparación de datos hasta la configuración del modelo y la evaluación del rendimiento. Aprende técnicas innovadoras para reducir los costos de entrenamiento y explora varias configuraciones de modelos.

  • Preparación de datos
  • Configuración del modelo
  • Evaluación del rendimiento
  • Generación de texto
  • Creación de conjuntos de datos

Resumen

Este curso proporciona una comprensión integral del preentrenamiento de modelos de lenguaje grandes. Aprenderás a preparar datos, configurar modelos y evaluar el rendimiento, con un enfoque en estrategias rentables. El curso cubre la creación de conjuntos de datos de alta calidad, el uso de la biblioteca Hugging Face y la evaluación del rendimiento del modelo con tareas de referencia.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    ubicación del curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglés
    idioma del curso
  • A tu propio ritmo
    formato del curso
  • Clases En vivo
    entregado en línea

¿Para quién es este curso?

Entusiastas de la IA

Individuos interesados en aprender sobre el proceso de preentrenamiento de modelos de lenguaje grandes.

Científicos de Datos

Profesionales que buscan ampliar su conocimiento sobre el preentrenamiento de modelos y la evaluación del rendimiento.

Ingenieros de Aprendizaje Automático

Ingenieros que desean comprender el proceso completo de preentrenamiento de LLMs para mejorar el rendimiento del modelo.

Este curso equipa a principiantes y profesionales con las habilidades para preentrenar modelos de lenguaje grandes, cubriendo temas esenciales como la preparación de datos y la configuración del modelo. Mejora tu carrera dominando técnicas de preentrenamiento rentables y estrategias de evaluación del rendimiento.

Requisitos Previos

1 / 2

  • Conocimientos básicos de Python

  • Comprensión de modelos de lenguaje grandes

¿Qué aprenderás?

Introducción
Una visión general del curso y sus objetivos.
Por qué el Preentrenamiento
Comprender la importancia y los beneficios del preentrenamiento de modelos de lenguaje grandes.
Preparación de Datos
Aprende a crear y limpiar conjuntos de datos para un preentrenamiento efectivo del modelo.
Empaquetado de Datos para el Preentrenamiento
Técnicas para preparar tus datos de entrenamiento para su uso con la biblioteca Hugging Face.
Inicialización del Modelo
Explora varias opciones para configurar e inicializar modelos para el entrenamiento.
Entrenamiento en Acción
Ejecuta una sesión de entrenamiento y aprende a entrenar tu propio modelo.
Evaluación
Evalúa el rendimiento de tu modelo entrenado y explora estrategias comunes de evaluación.
Conclusión
Resume los aprendizajes clave y los resultados del curso.
Cuestionario
Pon a prueba tu comprensión del material del curso.

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