Duración
20 horas
Objetivos
- Aprovechar al máximo las herramientas de inteligencia artificial generativa.
- Entender el funcionamiento de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM).
- Desarrollar habilidades de redacción de prompts efectivos para diferentes casos de uso.
- Validar la efectividad de los prompts desarrollados y optimizar las respuestas.
- Identificar técnicas avanzadas para la personalización de los LLM y adecuarlos a las necesidades específicas de la organización.
Temario
- La Ingeniería de Prompts
- Definiciones y conceptos básicos
- Principios de la ingeniería de prompts
- Fundamentos de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)
- ¿Qué son los Modelos de Generación de Texto?
- Definición y tipos
- Principales modelos de lenguaje
- Limitaciones de los modelos de lenguaje
- Funcionamiento de los modelos de lenguaje
- Cómo generan texto
- El proceso de predecir la siguiente palabra basada en el contexto.
- Tokenización e incrustación
- Cómo los modelos comprenden y procesan el texto.
- ¿Qué son los Modelos de Generación de Texto?
- Diseño de prompts
- Los 5 principios del buen diseño
- Instrucciones claras y específicas
- Estructurar el prompt
- Especificación del formato de salida
- Verificación de condiciones
- El ciclo de desarrollo
- Parámetros del sistema
- Establecer roles
- Dar detalles y establecer contexto
- Proporcionar ejemplos
- Ajuste de tono y estilo
- Casos de uso en la empresa
- Creación de contenido
- Gestión del conocimiento
- Transformación
- Razonamiento
- Simplificación y automatización
- Análisis y clasificación
- Prompts utilitarios
- Prompts condicionales
- Generar texto a partir de notas
- Aprender y aplicar a diferentes contextos
- Generación de ideas
- Acceso a la web para generación de contexto
- Tácticas para mejorar resultados
- Selección del estilo
- Restricciones y directrices
- Instrucciones específicas
- Técnicas de desarrollo
- Aprendizaje en el contexto
- Cadena de pensamiento
- Auto-consistencia
- Árbol de pensamiento
- Uso de roles
- Asignación de roles a modelo de lenguaje
- Asignación de roles a entes externos
- Uso de hiperparámetros
- Temperatura
- Max_tokens
- Top_p, Top_k
- N
- Presence_penality, frequency penality
- Stop
- Logit_bias
- Uso de hiperparámetros
- Temperatura
- Max_tokens
- Top_p, Top_k
- Los 5 principios del buen diseño
- IA generativa en el entorno empresarial
- Beneficios, Riesgos y Desafíos
- Modelos de despliegue
- Personalización con datos propios
- Fine tunning/Transfer learning
- Retrieval Augmented Generation
- Ética y entorno regulatorio
- Principios éticos
- Riesgos éticos y desafíos
- Entorno regulatorio
- Unión Europea – Ley de IA (AI Act, 2024)