Fundamentos Matemáticos de Modelos de Lenguajes Grandes

¿Alguna vez se ha preguntado cómo los modelos de lenguaje grandes realmente procesan el lenguaje y generan texto coherente bajo el capó? Si bien muchas herramientas ocultan la complejidad, comprender las matemáticas subyacentes de las arquitecturas de transformadores es la clave para dominar verdaderamente la IA moderna.\n\nEste curso basado en texto lo guía a través de los conceptos matemáticos esenciales que impulsan los LLM modernos. Pasará de usar simplemente herramientas de IA a comprender profundamente las fórmulas, vectores y mecánicas de redes neuronales que los hacen funcionar.\n \nLo que aprenderá:\n- Comprenda los concepto de matemáticas fundamentales, incluidos el álgebra lineal y la probabilidad, que sustentan las redes neuronais\n- Trace la mecánica de la tokenización, incrustaciones y codificaciones posicionales matemáticamente\n - Calcular la autoatención, la atención multi-cabeza y las matrices de clave-valor de consulta paso a paso\nExplore la arquitectura de modelos de codificador-decodificador como GPT y BERT a través del desglose escrito claro\nAprenderá los conceptoes fundamentales de las técnicas modernas de ajuste fino como LoRA y la adaptación eficiente de parámetros\nAnalizar cómo las funciones de pérdida y los algoritmos de optimización guían el entrenamiento y la convergencia del modelo\n\NComenzamos con los requisitos matemático de base y las definiciones básicas antes de sumergirnos profundamente en el bloque de transformador.