Ingeniería de LLM: Prompting, Fine-Tuning y RAG

Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) ofrecen un potencial inmenso, pero desbloquear todo su poder requiere técnicas de ingeniería específicas. Este curso proporciona un camino claro, basado en texto, para comprender cómo construir y optimizar eficazmente aplicaciones de LLM. Al final de este curso, estará equipado con el conocimiento fundamental y las habilidades prácticas para diseñar, desarrollar y refinar soluciones robustas impulsadas por LLM, yendo más allá de las interacciones básicas para crear sistemas de IA más confiables y precisos. Lo que aprenderá: * Comprender los conceptos fundamentales y la arquitectura de los Modelos de Lenguaje Grandes. * Aplicar técnicas efectivas de ingeniería de prompts, incluyendo patrones avanzados para tareas complejas. * Configurar y evaluar sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para mejorar la precisión y el contexto de los LLM. * Practicar los principios de fine-tuning de LLM para aplicaciones especializadas. * Implementar estrategias básicas para optimizar el rendimiento y el uso de recursos de los LLM. * Desarrollar una comprensión fundamental de cómo evaluar los resultados de los LLM y la confiabilidad del sistema. El curso comienza con la terminología y los conceptos esenciales de LLM, luego avanza a través de aplicaciones prácticas de prompting, fine-tuning, RAG y técnicas de optimización. Aprenderá leyendo explicaciones claras y practicando a través de ejercicios escritos y fragmentos de código. Este curso está diseñado para principiantes interesados en construir con Modelos de Lenguaje Grandes. No se requiere experiencia previa en ingeniería de LLM o conceptos avanzados de IA, solo una comprensión básica de los fundamentos de la programación. Comience hoy su viaje para convertirse en un experto en ingeniería de LLM.