Curso de Modelos personalizados de inteligencia artificial generativa: desarrolla tu propio chatbot

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1. Conceptos básicos sobre LLMs y recuperación de datos

   • Componentes clave de los modelos de lenguaje grande (LLMs)
   • ¿Por qué son tan revolucionarios los Transformers?
   • Limitaciones de las redes neuronales clásicas
   • La revolución de los Transformers
   • ¿Y a efectos prácticos, qué necesito tener para operar mi propio LLM?
   • Cargando un modelo de GPT2 en nuestro entorno de desarrollo
   • Las matemáticas muy resumidas detrás de los Transformers (solo para fans verdaderos)
   • Comparación de Transformers con CNNs y RNNs
   • ¿Y cómo es posible que los LLMs parezcan razonar?
   • Componentes clave de la recuperación de datos
   • Resumen

2. Procesamiento de datos no estructurados

   • Definición de datos no estructurados
   • Algunos tipos de datos no estructurados
   • ¿Cómo se usan los datos no estructurados en RAG?
   • Preprocesamiento de Texto
   • Datos en ficheros
   • Importancia de procesar datos no estructurados para LLMs
   • ¿Qué es exactamente la indexación de datos?
   • Procesamiento de datos multimedia
   • Procesar videos (extraer audio, transcribirlo y generar embeddings)
   • Resumen

3. Embeddings y bases de datos vectoriales

   • Bases de datos de vectores
   • Almacenamiento en bases de datos relacionales y NoSQL
   • Archivos binarios y almacenamiento en disco
   • Bases de datos vectoriales
   •  Almacenamiento de embeddings en bases de datos vectoriales
   • Introducción a los Sentence Transformers
   • Flujo general de integración de datos procesados en LLMs
   • Resumen

4. Crea tu chatbot con datos personalizados

   •  Siguientes pasos
   • ¿Puedo alojar mi chatbot en Hugging Face?
   • Alojando el chatbot en tu propio servidor
   • Mantenimiento del chatbot
   •  Evaluación de la recuperación de información
   • Métricas relevantes
   • Evaluando la efectividad del chatbot
   • Resumen

5. Despliegues de LLMs, plataformas y herramientas

   • Beneficios del despliegue local versus en la nube
   • Herramientas y entornos para despliegue local 
   • Despliegue de LLMs en la nube
   • Optimización y mantenimiento de despliegues
   • Estrategias de actualización y mantenimiento de los modelos
   • Discusión sobre desafíos y soluciones en el uso práctico de LLMs
   • Resumen

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