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Este libro es una guía concisa e ilustrada para cualquiera que desee comprender el funcionamiento interno de los Grandes Modelos de Lenguaje, ya sea de cara a realizar entrevistas, proyectos o para satisfacer su curiosidad.

Está dividido en 5 partes:

Fundamentos: Introducción a las redes neuronales y a los conceptos importantes de aprendizaje profundo para entrenamiento, evaluación y prueba.
Embeddings: Algoritmos de tokenización, embeddings de palabras (word2vec) y embeddings de oraciones (RNN, LSTM, GRU).
Transformers: Motivación detrás de su mecanismo de autoatención, visión detallada de la arquitectura codificador-decodificador y modelos clave relacionados como BERT, GPT y T5.
Grandes Modelos de Lenguaje: Modelos basados en Transformers que logran un rendimiento más avanzado con consejos sobre ingeniería de prompts, junto con cómo hacer ajustes finos (SFT, PEFT) y ajuste por preferencias (RLHF, DPO).
Aplicaciones: Extracción de sentimientos, traducción automática, elaboración de resúmenes, generación aumentada por recuperación y muchas más.

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