Fundamentos de los Modelos Transformer y BERT

El procesamiento del lenguaje natural ha sido transformado por modelos que pueden captar los matices de la comunicación humana. Este curso te guía a través del funcionamiento interno de la arquitectura Transformer, el motor detrás de los sistemas de IA más potentes de la actualidad. Obtendrás una comprensión clara de cómo estos modelos interpretan el contexto y el significado a través de explicaciones escritas estructuradas. Comenzarás con los conceptos básicos del procesamiento de secuencias antes de sumergirte en los mecanismos específicos que hacen que estos modelos sean tan efectivos. Al final de este curso, comprenderás cómo cerrar la brecha entre el texto sin procesar y las respuestas inteligentes de las máquinas. Lo que aprenderás: - Definir la terminología central y los componentes básicos de las arquitecturas Transformer - Explicar el mecanismo de autoatención y cómo gestiona las relaciones entre palabras - Explorar el modelo BERT y su enfoque bidireccional único del lenguaje - Comprender cómo usar estos modelos para tareas de clasificación y respuesta a preguntas - Descubrir la conexión entre BERT y los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) modernos - Identificar el papel del pre-entrenamiento y el ajuste fino en los flujos de trabajo de IA modernos Este curso comienza con definiciones esenciales y avanza a través de las capas técnicas de la arquitectura, concluyendo con información práctica sobre aplicaciones de IA modernas. Está diseñado para principiantes que desean una base conceptual sólida en NLP sin experiencia previa en aprendizaje profundo. Comienza a leer para construir tu conocimiento sobre el modelado de lenguaje moderno.