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Este es un curso introductorio de microaprendizaje en el que se explora qué son los modelos de lenguaje extensos (LLM), sus casos de uso y cómo se puede utilizar el ajuste de los mensajes para mejorar el rendimiento de los LLM. También abarca las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.

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What's inside

Syllabus

Introducción a los modelos de lenguaje extensos
En este módulo se explora qué son los modelos de lenguaje extensos (LLM), sus casos de uso y cómo se puede utilizar el ajuste de los mensajes para mejorar el rendimiento de los LLM. También abarca las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Explores large language models, which is highly relevant to cutting-edge language technology
Emphasizes prompt engineering, which is a key practice in working with large language models

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Introduction to Large Language Models - Español with these activities:
Review Statistics Concepts
Strengthen your foundation in statistics, which is essential for evaluating LLM performance and understanding their limitations.
Browse courses on Statistics
Show steps
  • Review foundational concepts such as probability distributions, sampling, and statistical inference.
  • Practice solving problems related to hypothesis testing and confidence intervals.
Explore Google's AI Platform for LLMs
Enhance your practical skills by working through Google's tutorials on implementing and using LLMs.
Show steps
  • Visit the Google AI Platform website and locate the tutorials on LLMs.
  • Select a tutorial that aligns with your interests and skill level.
  • Follow the instructions and complete the tutorial exercises.
Participate in Online Discussion Forums
Engage with other learners and experts in online forums to explore LLM applications and share insights.
Show steps
  • Identify relevant online discussion forums or platforms related to LLMs.
  • Join the forums and introduce yourself.
  • Actively participate in discussions, ask questions, and share your knowledge.
Seven other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all ten activities
Dive into model architecture with Hugging Face
Explore the Hugging Face model hub to gain insights into the architecture of language models.
Browse courses on Hugging Face
Show steps
  • Visit the Hugging Face website.
  • Browse the library of pre-trained models.
  • Choose a model of interest.
  • Explore model details and technical information.
Practice Prompt Engineering
Develop effective prompting techniques to enhance model responses.
Browse courses on Prompt Engineering
Show steps
  • Identify specific use cases for the prompts.
  • Experiment with different prompt formats and input styles.
  • Analyze the results and iterate on the prompts.
Practice Prompts with LLM
Reinforce your understanding of LLMs by practicing prompts and fine-tuning the results.
Show steps
  • Select a few example prompts relevant to your interests.
  • Compose a prompt and interact with the LLM to generate a response.
  • Analyze the response and identify areas for improvement in your prompts.
  • Refine your prompts to improve the quality and relevance of the responses.
Create a Resource Compilation on LLM Applications
Become a resource hub by compiling a comprehensive list of case studies, articles, and tutorials on various LLM applications.
Show steps
  • Identify different sectors and industries where LLMs are being used.
  • Research and gather relevant case studies, articles, and tutorials.
  • Organize and categorize the resources based on their applications.
  • Share your compilation on a public platform or website.
Write a Blog Post on LLM Applications
Share your understanding by creating a blog post that showcases real-world applications and best practices for LLMs.
Show steps
  • Identify a specific industry or domain where LLMs have made a significant impact.
  • Research and gather case studies or examples of successful LLM implementations.
  • Write your blog post, highlighting the applications and benefits of LLMs.
  • Share your blog post on relevant platforms and social media channels.
Develop an LLM-Powered Application Prototype
Apply your knowledge by creating a prototype showcasing an LLM application, such as a chatbot or a text summarizer.
Show steps
  • Define the purpose and target audience for your application.
  • Choose an LLM and integrate it into your application.
  • Design and develop the user interface and functionality.
  • Test and refine your prototype to improve its performance.
Contribute to Open-Source LLM Projects
Gain practical experience and contribute to the LLM community by participating in open-source projects.
Show steps
  • Identify open-source LLM projects that align with your interests or skills.
  • Join the project community and contribute your time and expertise.
  • Collaborate with other developers to improve and enhance the LLM.

Career center

Learners who complete Introduction to Large Language Models - Español will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Los ingenieros de aprendizaje automático desarrollan y mantienen modelos de aprendizaje automático, que son programas informáticos que pueden aprender de los datos y hacer predicciones o tomar decisiones. Este curso puede resultar útil para los ingenieros de aprendizaje automático porque ofrece una introducción a los modelos de lenguaje extensos (LLM), que son un tipo específico de modelo de aprendizaje automático que se utiliza para procesar el lenguaje natural. Los LLM se pueden utilizar para una amplia variedad de tareas, como la traducción de idiomas, la generación de texto y la respuesta a preguntas. Este curso puede ayudar a los ingenieros de aprendizaje automático a comprender los conceptos básicos de los LLM y cómo utilizarlos en sus proyectos.
Científico de datos
Los científicos de datos utilizan datos para resolver problemas empresariales. Recopilan, limpian y analizan datos para identificar patrones y tendencias. Los LLM pueden ser una herramienta valiosa para los científicos de datos, ya que pueden ayudarlos a procesar y analizar grandes cantidades de datos de texto. Este curso puede ayudar a los científicos de datos a comprender los conceptos básicos de los LLM y cómo utilizarlos en sus proyectos.
Analista de negocios
Los analistas de negocios trabajan con las partes interesadas para comprender los requisitos comerciales y desarrollar soluciones que satisfagan esas necesidades. Los LLM pueden ser una herramienta valiosa para los analistas de negocios, ya que pueden ayudarlos a analizar grandes cantidades de datos de texto y extraer información clave. Este curso puede ayudar a los analistas de negocios a comprender los conceptos básicos de los LLM y cómo utilizarlos en sus proyectos.
Gestor de productos
Los gerentes de producto son responsables de desarrollar y lanzar nuevos productos y funciones. Los LLM pueden ser una herramienta valiosa para los gerentes de producto, ya que pueden ayudarlos a comprender las necesidades de los clientes y desarrollar productos que satisfagan esas necesidades. Este curso puede ayudar a los gerentes de producto a comprender los conceptos básicos de los LLM y cómo utilizarlos en sus proyectos.
Especialista en Marketing
Los especialistas en marketing son responsables de crear y ejecutar campañas de marketing que atraigan clientes y generen ventas. Los LLM pueden ser una herramienta valiosa para los especialistas en marketing, ya que pueden ayudarlos a crear contenido atractivo y personalizado que resuene con los clientes. Este curso puede ayudar a los especialistas en marketing a comprender los conceptos básicos de los LLM y cómo utilizarlos en sus proyectos.
Ingeniero de Software
Los ingenieros de software diseñan, desarrollan y mantienen aplicaciones de software. Los LLM pueden ser una herramienta valiosa para los ingenieros de software, ya que pueden ayudarlos a automatizar tareas y mejorar la calidad del código. Este curso puede ayudar a los ingenieros de software a comprender los conceptos básicos de los LLM y cómo utilizarlos en sus proyectos.
Traductor
Los traductores convierten textos de un idioma a otro. Los LLM pueden ser una herramienta valiosa para los traductores, ya que pueden ayudarlos a traducir textos con mayor precisión y fluidez. Este curso puede ayudar a los traductores a comprender los conceptos básicos de los LLM y cómo utilizarlos en sus proyectos.
Escritor
Los escritores crean contenido escrito, como libros, artículos y publicaciones en blogs. Los LLM pueden ser una herramienta valiosa para los escritores, ya que pueden ayudarlos a generar ideas, escribir contenido y editar su trabajo. Este curso puede ayudar a los escritores a comprender los conceptos básicos de los LLM y cómo utilizarlos en sus proyectos.
Investigador
Los investigadores realizan investigaciones originales para ampliar el conocimiento en un campo determinado. Los LLM pueden ser una herramienta valiosa para los investigadores, ya que pueden ayudarlos a analizar grandes cantidades de datos de texto y extraer información clave. Este curso puede ayudar a los investigadores a comprender los conceptos básicos de los LLM y cómo utilizarlos en sus proyectos.
Bibliotecario
Los bibliotecarios ayudan a las personas a encontrar y utilizar la información. Los LLM pueden ser una herramienta valiosa para los bibliotecarios, ya que pueden ayudarlos a catalogar y organizar los recursos de la biblioteca. Este curso puede ayudar a los bibliotecarios a comprender los conceptos básicos de los LLM y cómo utilizarlos en sus proyectos.
Profesor
Los profesores imparten clases y realizan investigaciones en universidades y otras instituciones educativas. Los LLM pueden ser una herramienta valiosa para los profesores, ya que pueden ayudarlos a crear materiales de clase y evaluar las tareas de los estudiantes. Este curso puede ayudar a los profesores a comprender los conceptos básicos de los LLM y cómo utilizarlos en sus proyectos.
Periodista
Los periodistas informan sobre eventos actuales y temas de interés público. Los LLM pueden ser una herramienta valiosa para los periodistas, ya que pueden ayudarlos a investigar historias y verificar información. Este curso puede ayudar a los periodistas a comprender los conceptos básicos de los LLM y cómo utilizarlos en sus proyectos.
Asistente virtual
Los asistentes virtuales brindan apoyo administrativo y técnico a individuos y empresas. Los LLM pueden ser una herramienta valiosa para los asistentes virtuales, ya que pueden ayudarlos a automatizar tareas y mejorar la eficiencia. Este curso puede ayudar a los asistentes virtuales a comprender los conceptos básicos de los LLM y cómo utilizarlos en sus proyectos.
Asistente de atención al cliente
Los representantes de servicio al cliente brindan asistencia a los clientes con sus consultas y problemas. Los LLM pueden ser una herramienta valiosa para los representantes de servicio al cliente, ya que pueden ayudarlos a responder preguntas de manera rápida y eficiente. Este curso puede ayudar a los representantes de servicio al cliente a comprender los conceptos básicos de los LLM y cómo utilizarlos en sus proyectos.
Especialista en redes sociales
Los especialistas en redes sociales crean y gestionan contenido en las redes sociales para empresas e individuos. Los LLM pueden ser una herramienta valiosa para los especialistas en redes sociales, ya que pueden ayudarlos a crear contenido atractivo y personalizado que resuene con las audiencias. Este curso puede ayudar a los especialistas en redes sociales a comprender los conceptos básicos de los LLM y cómo utilizarlos en sus proyectos.

Reading list

We've selected six books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Introduction to Large Language Models - Español.
Provides a comprehensive overview of computational linguistics and natural language processing. It covers a wide range of topics, from the basics of computational linguistics to advanced techniques such as machine learning and deep learning.
Provides a comprehensive overview of deep learning techniques for natural language processing. It covers a wide range of topics, from the basics of deep learning to advanced techniques such as attention mechanisms and recurrent neural networks.
Provides a comprehensive overview of the Natural Language Toolkit (NLTK), a popular open-source library for natural language processing in Python. It covers a wide range of topics, from the basics of NLP to advanced techniques such as machine learning and text mining.
A hands-on guide to natural language processing with Python. It provides a comprehensive overview of the field, from basic concepts to advanced techniques.
Provides a comprehensive overview of speech and language processing. It covers a wide range of topics, from the basics of speech and language to advanced techniques such as automatic speech recognition and machine translation.
Provides a comprehensive overview of natural language processing. It is written in a clear and concise style, making it accessible to a wide range of readers.

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