Construcción y Ajuste Fino de Aplicaciones LLM

Integrar modelos de lenguaje grandes en aplicaciones de software requiere una sólida comprensión tanto de los conceptos fundamentales como de los patrones de ingeniería modernos. Este curso basado en texto te guía desde los conceptos básicos de la IA generativa hasta la implementación de tus propios flujos de trabajo de modelos de lenguaje personalizados. Pasarás de comprender cómo funcionan los modelos de lenguaje a construirlos y adaptarlos activamente para casos de uso específicos. A través de explicaciones escritas claras, recorridos de código prácticos y ejercicios estructurados, ganarás la confianza para diseñar aplicaciones robustas impulsadas por IA. Lo que aprenderás: 1. Comprender la arquitectura fundamental de LLM, la tokenización y la terminología clave de la IA generativa. 2. Diseñar prompts efectivos utilizando patrones sistemáticos de ingeniería de prompts. 3. Implementar Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para conectar LLMs con bases de datos vectoriales externas. 4. Explorar métodos de ajuste fino eficientes en parámetros como LoRA para adaptar modelos a conjuntos de datos personalizados. 5. Evaluar el rendimiento del modelo y abordar problemas comunes como la alucinación. 6. Estructurar flujos de trabajo de aplicaciones LLM utilizando marcos de orquestación modernos. El currículo comienza con definiciones esenciales y arquitecturas fundamentales antes de pasar al diseño de aplicaciones prácticas. Explorarás estrategias de implementación prácticas, progresando desde simples integraciones de API hasta metodologías avanzadas de ajuste fino y evaluación. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, entusiastas de los datos y profesionales de la tecnología que son nuevos en el desarrollo de LLM. No se requiere experiencia previa en aprendizaje automático, aunque el conocimiento básico de Python es útil. Comienza a leer hoy mismo para construir y personalizar tu primera aplicación de modelo de lenguaje inteligente.