Los principiantes que quieran aprender sistemáticamente la tecnología de modelos de lenguaje grandes pueden descubrir que, si bien hay mucha información en línea, está demasiado dispersa y no saben por dónde empezar ni en qué orden aprenderla. Puedes consultar el nuevo curso CME 295 de la Universidad de Stanford, que ofrece un curso nuevo cada semana desde finales de septiembre, y puedes aprender de él de forma gratuita. El curso abarca desde los conceptos básicos de Transformers hasta la tecnología de vanguardia de Agents, e incluye tutoriales en vídeo detallados y materiales didácticos completos. Además, se incluye un examen para verificar el aprendizaje. Enlace al curso: https://t.co/MPwAHA1mEv Contenido principal: - Explicación detallada de la arquitectura del transformador: desde el mecanismo de atención hasta la implementación completa del transformador; - Todo el proceso de entrenamiento LLM: abarca el preentrenamiento, la cuantización, la optimización del hardware y el ajuste fino y eficiente de los parámetros; - Técnicas de ajuste de preferencias: Explicación detallada de métodos como RLHF, modelado de recompensas, PPO y DPO; - Razonamiento y agentes: incluyendo modelos de razonamiento, aprendizaje por refuerzo, RAG y marcos ReAct; - Metodologías de evaluación de LLM: Introducción al LLM como juez y técnicas de evaluación multimodal; - Materiales de aprendizaje complementarios: Proporciona una guía rápida, preguntas frecuentes y un banco completo de preguntas de examen. Todos los vídeos y materiales del curso están disponibles para su visualización y aprendizaje online gratuitos, adecuados para desarrolladores con cierta experiencia en programación que deseen profundizar en el conocimiento de la tecnología LLM.
