Procesamiento del Lenguaje Natural con Atención y Transformers

El procesamiento moderno del lenguaje natural depende en gran medida de los mecanismos de atención para comprender el contexto del lenguaje humano. Si deseas ir más allá del procesamiento básico de texto y construir sistemas que realmente comprendan las relaciones de secuencia a secuencia, dominar los Transformers es el siguiente paso esencial. En este curso, harás la transición de modelos de secuencia fundamentales a arquitecturas avanzadas basadas en atención. Al leer explicaciones claras y practicar con fragmentos de código paso a paso, aprenderás a diseñar, configurar y aplicar modelos potentes como BERT y T5 para resolver tareas lingüísticas complejas del mundo real. Lo que aprenderás: - Comprender las matemáticas y la mecánica fundamentales detrás de los mecanismos de atención y las arquitecturas codificador-decodificador. - Construir un modelo basado en Transformer para realizar tareas de resumen de texto. - Aplicar modelos pre-entrenados como BERT y T5 para abordar escenarios complejos de respuesta a preguntas. - Configurar modelos de secuencia a secuencia para traducir texto entre diferentes idiomas. - Explorar patrones modernos de generación aumentada por recuperación (RAG) y cómo la atención se escala a modelos de lenguaje grandes. Comenzarás con las definiciones fundamentales de atención antes de explorar la auto-atención, la atención multi-cabeza y la arquitectura Transformer. A partir de ahí, el material te guiará a través de implementaciones prácticas de traducción de idiomas, resumen de texto y aprendizaje por transferencia con modelos de última generación. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, entusiastas de la IA y desarrolladores de software que son nuevos en los modelos de atención y desean una introducción clara y guiada al NLP moderno sin requisitos complejos. Comienza a leer hoy mismo para desbloquear el potencial de los modelos de lenguaje basados en Transformer.