Todo lo que necesitas saber sobre la Universidad LLM de Cohere

Información esencial sobre la Universidad LLM de Cohere

Probablemente has estado escuchando mucho sobre los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs). Algunos de ustedes están interesados en lo que depara el futuro. Algunos se preguntan “¿Cómo me involucro en esto?”. Independientemente de lo que pienses sobre los LLMs, el objetivo final es querer aprender más al respecto. Si quieres aprender sobre LLMs para hacer transición a una carrera diferente en la industria tecnológica, ¡La Universidad LLM de Cohere puede ayudarte exactamente con eso!

Estamos viendo cada vez más desarrolladores interesados en llevar sus carreras con LLMs al siguiente nivel. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un área en la que muchos desarrolladores pensaron que no se adentrarían. Pero con el crecimiento de los LLMs y organizaciones como Cohere que brindan contenido educativo, la transición se está volviendo mucho más fácil.

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¿Qué es la Universidad LLM?

Cohere tiene como objetivo construir el futuro de la IA del lenguaje empoderando a desarrolladores y empresas para crear productos que les permitan capturar un valor empresarial esencial con la IA del lenguaje. Para cumplir con esto, han creado la Universidad LLM para desarrolladores que desean aprender más sobre NLP y LLMs.

Ofrecen un currículo integral que tiene como objetivo proporcionar a estudiantes y desarrolladores un buen conocimiento fundamental de NLP y construir sobre esto para desarrollar sus propias aplicaciones.

No te sientas nervioso cuando escuches que es para desarrolladores, porque están aquí para atender a todo tipo de personas de todo tipo de antecedentes. Aprenderás los conceptos básicos de NLP y LLMs y ampliarás tus conocimientos a un nivel más avanzado, como la construcción y el uso de modelos de representación y generación de texto.

El aspecto teórico tiene explicaciones claras y analogías con ejemplos para respaldarlo, y el aspecto práctico tiene ejemplos de código para afianzar tus conocimientos. Una vez que hayas comprendido bien el sector, pondrás tus habilidades a prueba con ejercicios prácticos que te permitirán construir e implementar tus propios modelos.

Ruta de aprendizaje

¿Cómo funciona eso? ¿Principiantes e intermedios juntos? No. Entonces hay dos formas de aprender:

1. Secuencial

Si eres un nuevo ingeniero de aprendizaje automático, es posible que te sientas más cómodo comenzando desde el principio con NLP y LLMs. Con la ruta secuencial, pasarás por los conceptos básicos de NLP y LLMs, y su arquitectura.

Aunque esta ruta requiere muy poco conocimiento previo, aún puedes repasar tus conocimientos sobre Aprendizaje Automático y NLP utilizando el siguiente material: Apéndice 1.

1. No secuencial

Si te sientes un poco más seguro sobre los conceptos básicos de NLP y LLMs, es posible que no desees comenzar desde lo básico. Puedes saltarte estos módulos básicos y pasar a módulos específicos que se ajusten a tus requisitos o te ayuden con un proyecto en particular en mente. Puedes echar un vistazo a lo que esto implica revisando el siguiente material: Apéndice 2.

Plan de estudios de la Universidad LLM

¿Quieres saber qué aprenderás? Vamos a sumergirnos…

En los siguientes módulos principales, aprenderás sobre LLMs, cómo funcionan y trabajarás en laboratorios prácticos para desarrollar tus propias aplicaciones de lenguaje. El primer módulo se centra completamente en la teoría, y luego en los módulos 2, 3 y 4, tendrás una combinación de teoría y práctica práctica con laboratorios de código.

Estos son los módulos:

1. Módulo 1: ¿Qué son los Modelos de Lenguaje Grande?

En este módulo, aprenderás los conceptos básicos de los LLMs, así como también aprenderás más sobre incrustaciones, atención, arquitectura del modelo transformador, búsqueda semántica, además de ejemplos prácticos y ejercicios prácticos.

1. Módulo 2: Representación de texto con los puntos finales de Cohere

En el segundo módulo, pasarás por teoría, así como por laboratorios prácticos donde aprenderás cómo usar los puntos finales de Cohere para clasificación, incrustaciones y búsqueda semántica. Al final de este módulo, aprenderás cómo escribir código para llamar a la API de Cohere para varios puntos finales diferentes.

1. Módulo 3: Generación de texto con Cohere Endpoints

En el tercer módulo, aprenderás sobre el uso del aprendizaje generativo para generar texto. Comenzarás con un codelab que te enseñará cómo utilizar el endpoint generado y luego dominarás la ingeniería de la solicitud.

1. Módulo 4: Implementación

¡Por último, pero no menos importante, la implementación! Cuando construyas tus aplicaciones, aprenderás cómo implementarlas utilizando plataformas y frameworks, como AWS SageMaker, Streamlit y FastAPI.

Una vez que hayas completado estos módulos, habrás dominado el mundo del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y desbloqueado un mundo de nuevas oportunidades en la creciente tecnología del lenguaje.

 

Conclusión

 

Para que obtengas la ayuda que necesitas, Cohere está aceptando a los primeros estudiantes y guiándolos a través del material del curso juntos. También tienen grupos de lectura y organizarán eventos exclusivos. Puedes registrarte en su comunidad de Discord: Cohere’s Discord community, donde podrás conectar con otros estudiantes, ayudarse mutuamente durante el proceso, compartir ideas y construir juntos.     Nisha Arya es una científica de datos, escritora técnica independiente y gerente de comunidad en VoAGI. Está especialmente interesada en brindar consejos de carrera o tutoriales de Ciencia de Datos y conocimientos teóricos en torno a la Ciencia de Datos. También desea explorar las diferentes formas en que la Inteligencia Artificial puede beneficiar la longevidad de la vida humana. Una ávida aprendiz que busca ampliar sus conocimientos tecnológicos y habilidades de escritura, al tiempo que ayuda a guiar a los demás.  

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