Los grandes modelos de lenguaje (Large Language Models - LLMs) son una familia de modelos basados en redes neuronales y con aplicación en procesamiento de lenguaje. Estos modelos han demostrado una gran versatilidad y un muy buen rendimiento, tanto así, que la mayoría de las aplicaciones recientes con inteligencia artificial involucran de alguna u otra forma un LLM. Estos modelos se caracterizan por su gran capacidad para capturar contenido semántico y generar texto, lo cual ha llevado a su aplicación en distintas tareas como clasificación de tokens, clasificación de oraciones, traducción automática, llenado de máscaras, resumen automático, sistemas de pregunta-respuesta, creación de chatbots, entre otras.

Los LLMs basan su funcionamiento en la arquitectura de red neuronal conocida como transformer, para sacar el mayor provecho a este tipo de modelos es necesario entender los componentes de un transformer así como la experimentación necesaria para adaptar estos modelos a cualquier tipo de aplicación. En esta asignatura se verá el detalle teórico y la implementación de la arquitectura de transformer, cómo manipular textos para su uso correcto con estos modelos y las formas de adaptación de LLMs por medio de técnicas de fine-tuning o de prompt engineering usando frameworks como pytorch, huggingface y langchain.

Profesor: Juan Sebastián Lara Ramírez.

El curso se desarrollará entre el 16 de agosto y el 15 de noviembre de 2025, el sábado de 10:00 a.m. a 1:00 p.m., vía Streaming a través de la herramienta Microsoft Teams.

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito para sus programas de Educación Continuada, se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos de no contar con el número de personas requerido para tal fin. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.