6 lecciones • 3 horas
Curso práctico donde aprenderás a implementar diferentes estrategias para realizar la clasificación de texto haciendo uso de Grandes Modelos de Lenguaje (o LLMs por sus siglas en Inglés: Large Language Models)
Al final de este curso habrás aprendido
- Cuáles son las diferentes estrategias que podemos utilizar para clasificar texto usando diferentes arquitecturas de LLMs, tanto representativos como generativos
- A implementar, con ayuda de Python y con LLMs abiertos, cada una de las diferentes estrategias
- A determinar la estrategia y el LLM más adecuados para realizar una tarea de clasificación de texto dependiendo de las particularidades del problema a resolver
Requisitos
- Es esencial tener experiencia de programación en Python. Se sugiere haber tomado los cursos de programación Python Nivel Básico, Python Nivel Intermedio y Python Nivel Avanzado, disponibles acá en la Academia Online.
- Se sugiere haber tomado el curso Introducción a los Grandes Modelos de Lenguaje disponible acá en la Academia Online.
Contenido
1 – Estrategias de clasificación de texto con Grandes Modelos de Lenguaje
2 – Clasificación de texto con modelos representativos pre-entrenados
3 – Clasificación de texto con modelos tipo «embedding»
4 – Clasificación «zero-shot» con modelos representativos
5 – Clasificación de texto con modelos texto-a-texto
6 – Clasificación de texto con modelos generativos
