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GRANDES MODELOS DE LENGUAJE. Xoncepto. Técnicas y Aplicaciones

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Referencia: Código 10790


DESCRIPCIÓN:

Noviembre de 2023  -  Jon Atkinson Abutridy  -  Refª 10790

CONTENIDO:

Jon Atkinson Abutridy

Noviembre de 2023      Páginas : 284

Código 10790      ISBN/EAN: 9788426736796

CONTENIDO: ¡Prepárese para sumergirse en el mundo fascinante y vanguardista de la inteligencia artificial! En este libro descubrirá el nexo en común que impulsa algunas de las aplicaciones recientes más revolucionarias de la inteligencia artificial (IA): desde sistemas conversacionales como ChatGPT o BARD, hasta la traducción automática, generación de resúmenes, respuesta a preguntas y mucho más.

En el centro de estas innovadoras aplicaciones, se encuentra una disciplina poderosa y en creciente evolución, el procesamiento del lenguaje natural (PLN o NLP, por sus siglas en inglés). Durante más de 60 años, la investigación de esta ciencia ha estado enfocada en permitir que las máquinas comprendan y generen lenguaje humano de manera eficiente.
Los secretos detrás de estos avances tecnológicos residen en los grandes modelos de lenguaje (LLM), cuyo poder radica en su capacidad de capturar patrones complejos y aprender representaciones contextuales del lenguaje. Imagine cómo estos modelos pueden poner atención en los detalles más relevantes de un texto, aprendiendo automáticamente relaciones complejas para brindar respuestas y resultados más precisos.

¿Cómo funcionan estos LLM? ¿Cuáles son los modelos disponibles y cómo se evalúan? Este libro le ayudará a responder estas y muchas otras preguntas. Con una introducción técnica pero accesible:

  • Explorará el fascinante mundo de los LLM, desde sus fundamentos hasta las aplicaciones más poderosas.
  • Aprenderá a construir sus propias aplicaciones simples con algunos de los LLM.

Grandes modelos de lenguaje está diseñado para guiarle paso a paso en este emocionante viaje. Con 6 capítulos que combinan teoría y práctica, junto con ejercicios en Python en la plataforma Colab, dominará los secretos de los LLM y su aplicación en el procesamiento del lenguaje natural.

Desde las redes neuronales profundas y los mecanismos de atención, hasta los LLM más relevantes tales como BERT, GPT-4, LLaMA, Palm-2 y Falcon, será testigo de los logros más importantes en NLP. No solo conocerá los benchmarks utilizados para evaluar las capacidades de estos modelos, sino que también adquirirá la habilidad para crear sus propias aplicaciones de NLP.

No espere más para iniciar esta lectura. Gracias a ella entenderá los paradigmas, los métodos computacionales y los modelos para desarrollar aplicaciones que procesarán o generarán lenguaje natural para diferentes propósitos y nichos de aplicación.

INDICE EXTRACTADO:

Índice de figuras …………………………………………………………………………………… XIX
Índice de tablas …………………………………………………………………………………… XXII

CAPÍTULO 1
1.1. Inteligencia artificial generativa …………………………………………………… 1
1.1.1. Funcionamiento de la IA generativa …………………………………………. 3
1.1.2. Focos de la IA generativa ………………………………………………………… 6
1.1.3. Aplicaciones ………………………………………………………………………….. 7
1.2. Modelos de lenguaje generativos ………………………………………………… 8
1.3. Conclusiones …………………………………………………………………………… 14

CAPÍTULO 2
2.1. Introducción ……………………………………………………………………………. 15
2.2. Modelos de lenguaje autorregresivos ………………………………………… 19
2.3. Modelos de lenguaje estadísticos ………………………………………………. 21
2.4. Modelos de lenguaje neuronales ……………………………………………….. 22
2.4.1. Modelos de lenguaje preentrenados ……………………………………… 25
2.5. Grandes modelos de lenguaje …………………………………………………… 26
2.6. Modelos de embeddings de palabras …………………………………………. 27
2.7. Redes neuronales recurrentes …………………………………………………… 35
2.7.1. Redes neuronales recurrentes simples …………………………………… 35
2.7.2. Redes de memoria a corto-largo plazo ……………………………………. 40
2.8. Autoencoders ………………………………………………………………………….. 44
2.8.1. Cuello de botella de la información ………………………………………… 46
2.8.2. Variables latentes ………………………………………………………………… 47
2.8.3. Arquitectura de un Autoencoder …………………………………………… 49
2.8.4. Tipos de Autoencoders …………………………………………………………. 50
2.9. Redes adversarias generativas …………………………………………………… 56
2.10. Modelos de atención ……………………………………………………………….. 59
2.10.1. Problema del encoder-decoder ……………………………………………… 61
2.10.2. Atención en modelos de secuencia ………………………………………… 63
2.11. Transformers …………………………………………………………………………… 80
2.11.1. Capa del encoder …………………………………………………………………. 84
2.11.2. Codificación posicional …………………………………………………………. 85
2.11.3. Conexiones residuales ………………………………………………………….. 89
2.11.4. Capa del decoder …………………………………………………………………. 90
2.11.5. Capa lineal y SoftMax …………………………………………………………… 93
2.11.6. Entrenamiento ……………………………………………………………………. 94
2.11.7. Inferencia ……………………………………………………………………………. 96
2.11.8. Función de pérdida ………………………………………………………………. 98
2.12. Conclusiones …………………………………………………………………………. 100

CAPÍTULO 3
3.1. Introducción ………………………………………………………………………….. 101
3.1.1. Habilidades emergentes ……………………………………………………… 102
3.1.2. Técnicas de mejoramiento de capacidades ……………………………. 104
3.1.3. Corpus comunes ………………………………………………………………… 105
3.1.4. Tipos de entrenamiento ……………………………………………………… 106
3.1.5. Tipos de aprendizaje …………………………………………………………… 107
3.1.6. Tipos de tokenización …………………………………………………………. 109
3.2. BERT …………………………………………………………………………………….. 110
3.2.1. Funcionamiento …………………………………………………………………. 112
3.2.2. Arquitectura ……………………………………………………………………… 115
3.2.3. Entrada del modelo ……………………………………………………………. 115
3.2.4. Salida del modelo ………………………………………………………………. 116
3.2.5. Modelos preentrenados basados en BERT …………………………….. 118
3.3. GPT ………………………………………………………………………………………. 119
3.3.1. El modelo GPT y GPT-2 ……………………………………………………….. 121
3.3.2. El modelo GPT-3 ………………………………………………………………… 131
3.3.3. El modelo GPT-4 ………………………………………………………………… 134
3.3.4. Reinforcement Learning from Human Feedback ……………………. 135
3.4. PaLM ……………………………………………………………………………………. 140
3.4.1. Vocabulario ………………………………………………………………………. 143
3.4.2. Entrenamiento ………………………………………………………………….. 144
3.4.3. PaLM-2 …………………………………………………………………………….. 145
3.5. LLaMA ………………………………………………………………………………….. 148
3.5.1. Datos de preentrenamiento ………………………………………………… 149
3.5.2. Arquitectura ……………………………………………………………………… 150
3.6. LaMDA ………………………………………………………………………………….. 151
3.6.1. Objetivos y métricas …………………………………………………………… 153
3.6.2. Preentrenamiento de LaMDA ………………………………………………. 154
3.7. MEGATRON …………………………………………………………………………… 156
3.7.1. Datos de entrenamiento …………………………………………………….. 159
3.8. Otros LLM ……………………………………………………………………………… 160
3.9. Conclusiones …………………………………………………………………………. 162

CAPÍTULO 4
4.1. Introducción ………………………………………………………………………….. 165
4.2. Tareas de evaluación ……………………………………………………………… 166
4.2.1. Tareas básicas de evaluación ………………………………………………. 167
4.2.2. Tareas avanzadas de evaluación ………………………………………….. 171
4.2.3. Tareas de cumplimiento de regulaciones ………………………………. 172
4.3. Métricas y puntos de referencia ………………………………………………. 176
4.4. Datasets de Benchmark ………………………………………………………….. 178
4.4.1. SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) …………………….. 178
4.4.2. GLUE (General Language Understanding Evaluation) ……………… 179
4.4.3. SNLI (Stanford Natural Language Inference) ………………………….. 180
4.4.4. ARC (Abstraction and Reasoning Corpus) ………………………………. 180
4.5. Evaluación de LLM …………………………………………………………………. 181
4.6. Conclusiones …………………………………………………………………………. 186

CAPÍTULO 5
5.1. Introducción ………………………………………………………………………….. 189
5.2. Clasificación de sentimientos …………………………………………………… 190
5.3. Búsqueda semántica en textos ………………………………………………… 197
5.4. Razonamiento con agentes de lenguaje ……………………………………. 198
5.5. Inferencia causal ……………………………………………………………………. 201
5.6. Acceso a bases de datos en lenguaje natural …………………………….. 203
5.7. Cargando y preguntando por datos propios ………………………………. 206
5.8. Realizando ajuste fino de un modelo con datos propios ……………… 209
5.9. Diseño y optimización de prompts ……………………………………………. 214
5.10. Sistema conversacional ChatGPT ……………………………………………… 221
5.11. Sistema conversacional BARD ………………………………………………….. 229
5.12. Conclusiones …………………………………………………………………………. 231

CAPÍTULO 6
6.1. Introducción ………………………………………………………………………….. 233
6.2. Habilidades emergentes …………………………………………………………. 234
6.3. LLM en producción ………………………………………………………………… 236
6.4. Alineación entre humanos y LLM ……………………………………………… 238
6.5. Ética …………………………………………………………………………………….. 240
6.6. Aspectos regulatorios …………………………………………………………….. 242
6.7. Complejidad ………………………………………………………………………….. 243
6.8. Riesgos …………………………………………………………………………………. 244
6.9. Limitaciones ………………………………………………………………………….. 245
6.10. Conclusiones …………………………………………………………………………. 247
Índice onomástico ……………………………………………………………………………….. 249
Bibliografía …………………………………………………………………………………………. 253

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