LLM - Ajuste preciso con datos personalizados

Publicado: miércoles, ago. 20, 2025 - Post actualizado: miércoles, ago. 20, 2025

Categoría: Programación Y Desarrollo Udemy

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LLM - Fine tune with custom data

Aprenda a ajustar los modelos Turbo de GPT 3.5 utilizando las plataformas OpenAI y Gradient con sus propios conjuntos de datos

Lo que aprenderás

• Entendiendo el ajuste fino vs. los datos de entrenamiento

• Ajuste preciso utilizando modelos GPT, modelos GPT 3.5 Turbo y modelos Open AI

• Preparación, creación y carga de conjuntos de datos de entrenamiento y validación

• Ajuste fino mediante la plataforma Gradient

• Crea un generador de tweets de Elon Mush

• Construir un modelo de ajuste fino de extracción de datos

Requisitos

• Conocimientos básicos de Python

Descripción

¡Bienvenido a LLM – Ajuste preciso con datos personalizados!

Si te apasiona llevar tus habilidades de aprendizaje automático al siguiente nivel, este curso está hecho a tu medida. Prepárate para un proceso de aprendizaje que te permitirá perfeccionar modelos de lenguaje con conjuntos de datos personalizados, abriendo un mundo de posibilidades para la innovación y la creatividad.

Introducción al LLM y al ajuste fino

En esta sección inicial, se le presentará la estructura y los objetivos del curso. Exploraremos la importancia del ajuste fino para mejorar los modelos lingüísticos y profundizaremos en los modelos fundamentales que preparan el terreno para la personalización. Descubra las razones que justifican el ajuste fino y explore diversas estrategias, incluyendo la comprensión de los parámetros críticos del modelo. Adquiera una comprensión integral de los principios fundamentales y conceptos avanzados en inteligencia artificial y modelado lingüístico.

Ajuste fino mediante modelos GPT

Esta sección se centra en aplicaciones prácticas. Analice los modelos disponibles y sus casos de uso, seguido de los pasos esenciales para preparar y formatear datos de muestra. Comprenda el conteo de tokens y evalúe posibles dificultades, como las advertencias y la gestión de costos. Adquiera una comprensión completa del proceso de ajuste, diferenciando entre datos de entrenamiento y de validación. Aprenda a subir datos a OpenAI, crear un trabajo de ajuste y garantizar la calidad de su modelo.

Utilice la plataforma Gradient para realizar ajustes rápidos

Plataforma de IA Gradient: La única plataforma de agentes de IA que permite el ajuste fino, el desarrollo de RAG y LLMs específicos listos para usar. La IA preajustada y experta en el dominio, es decir, Gradient, ofrece IA específica para cada sector, diseñada para su industria. Desde la salud hasta los servicios financieros, hemos desarrollado la IA desde cero para comprender el contexto del sector. Utilice la plataforma para cargar y entrenar modelos de base con su propio conjunto de datos.

Crea un generador de tweets de Elon Musk

Entrena un modelo base con tuits de muestra de Elon Mush y luego usa el “Nuevo Modelo de Ajuste” para crear tuits al estilo de Elon Mush. Crea una aplicación Streamlit para comparar un tuit normal generado por OpenAI con tu propio modelo.

Modelo de ajuste fino de extracción de datos

Aprenda a extraer información valiosa de un texto sin procesar. Aprenda a pasar conjuntos de datos de muestra con preguntas y respuestas, y luego a pasar cualquier texto sin procesar para obtener información valiosa. Utilice ejemplos reales para identificar personas, importes gastados y artículos en transacciones de gastos sin procesar, y mucho más.

¡Inscríbase ahora para aprender a ajustar grandes modelos de lenguaje con sus propios datos y desbloquear el potencial de aplicaciones personalizadas e innovaciones en el mundo del aprendizaje automático!

¿Para quién es este curso?

• Cualquiera que quiera explorar el mundo de la IA
• Cualquiera que quiera adentrarse en el mundo de la IA con modelos prácticos de ajuste fino.
• Ingenieros de datos, administradores de bases de datos y profesionales de datos curiosos sobre el campo emergente del ajuste fino de modelos
• Desarrolladores de software interesados en integrar sus propios datos en grandes modelos de lenguaje
• Científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático.