Arquitectura Transformer y Modelos de Lenguaje Grandes en Azure Machine Learning

El auge de los modelos de lenguaje grandes ha transformado el panorama de la inteligencia artificial, sin embargo, comprender la arquitectura subyacente es clave para aprovechar su verdadero poder. Este curso basado en texto lo guiará a través de la mecánica central del procesamiento moderno del lenguaje natural y le mostrará cómo trabajar con estos modelos en la nube. Pasará de comprender la historia básica del procesamiento del lenguaje a conceptualizar el funcionamiento interno de la arquitectura Transformer. Al final de este curso, sabrá cómo navegar por el catálogo de modelos en Azure Machine Learning para seleccionar, implementar e interactuar con modelos fundacionales de última generación. Lo que aprenderá: * Comprender la evolución del procesamiento del lenguaje natural y el avance de los mecanismos de atención; * Desmitificar la estructura codificador-decodificador de la arquitectura Transformer; * Explorar los conceptos fundamentales de los modelos de lenguaje grandes y sus capacidades; * Navegar por el catálogo de modelos de Azure Machine Learning para descubrir modelos fundacionales preentrenados; * Implementar y probar modelos dentro de Azure Machine Learning para tareas de generación de texto; * Aplicar los conceptos básicos de ingeniería de prompts moderna y conceptualizar patrones de generación aumentada por recuperación. El curso comienza con definiciones fundamentales y la historia del procesamiento del lenguaje antes de profundizar en los mecanismos de atención. A partir de ahí, pasará a flujos de trabajo prácticos basados en la nube, aprendiendo a administrar e implementar modelos en el entorno de Azure. Esta capacitación está diseñada para aspirantes a científicos de datos, desarrolladores en la nube y entusiastas de la IA que son nuevos en las arquitecturas de aprendizaje profundo y los entornos de aprendizaje automático basados en la nube, sin necesidad de experiencia previa. Comience a leer hoy mismo para desbloquear el potencial de los modelos de lenguaje modernos en la nube.