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Bienvenido al 🤗 smol-course

¡Bienvenido al curso completo (y el más pequeño) sobre el Fine-tuning de Modelos de Lenguaje!

Este curso gratuito te llevará por una aventura, desde principiante hasta experto, en la comprensión, implementación y optimización de técnicas de fine-tuning para modelos extensos de lenguaje

Esta primera unidad te ayudará a incorporarte:

- Descubre el programa del curso.
- Obtén más información sobre el proceso de certificación y el calendario.
- Conoce al equipo que está detrás del curso.
- Crea tu cuenta.
- Regístrate en nuestro servidor de Discord y conoce a tus compañeros de clase y a nosotros.

¡Empecemos!

> ¡Este curso es pequeño pero intenso! Está dirigido a desarrolladores de software e ingenieros que desean acelerar el perfeccionamiento de sus habilidades en fine-tuning de modelos de lenguaje grande (LLM). Si no es tu caso, echa un vistazo al Curso LLM.

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¿Qué puedes esperar de este curso?

En este curso, podrás:

- 📖 Estudiar el ajuste por instrucciones, fine-tuning supervisado, y la alineación de preferencias en la teoría y en la práctica.
- 🧑‍💻 Aprender a usar frameworks y herramientas como TRL y Transformers.
- 💾 Compartir tus proyectos y explorar aplicaciones de fine-tuning creadas por la comunidad.
- 🏆 Participar en retos en los que evaluarás tus modelos ajustados frente a los de otros estudiantes.
- 🎓 Conseguir un certificado de finalización al completar las tareas.

Al terminar este curso, comprenderás cómo ajustar los modelos de lenguaje de manera eficaz y crear aplicaciones de IA especializadas utilizando las últimas técnicas de fine-tuning.

¡No olvides inscribirte al curso!

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¿Cómo es el curso?

El curso se compone de:

- Unidades fundamentales: donde aprenderás conceptos teóricos sobre el fine-tuning.

- Prácticas: donde aprenderás a utilizar frameworks de fine-tuning establecidos para adaptar tus modelos. Estas secciones prácticas contarán con entornos preconfigurados.
- Tareas de casos prácticos: donde aplicarás los conceptos que has aprendido para resolver un problema del mundo real que tú mismo elegirás.
- Colaboraciones: colaboramos con los socios de Hugging Face para ofrecerte las últimas implementaciones y herramientas de fine-tuning.

Este curso es un proyecto vivo, que evoluciona con tus comentarios y contribuciones. No dudes en abrir issues y Pull Requests en GitHub, y participa en los debates en nuestro servidor de Discord.

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Cual es el plan de estudio?

Aquí está el plan de estudio general del curso. Se publicará una lista más detallada de temas con cada unidad.

# | Tema | Descripción | Fecha de publicación
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1 | Ajuste por Instrucciones | Fine-tuning supervisado, plantillas de chat, seguimiento de instrucciones | ✅
2 | Evaluación | Puntos de referencia y evaluación de dominios personalizados | Septiembre
3 | Alineación de Preferencias | Alineación de modelos con las preferencias humanas mediante algoritmos como DPO. | Octubre
4 | Aprendizaje por Refuerzo | Optimización de modelos basados en políticas de refuerzo. | Octubre
5 | Modelos de Lenguaje Visual | Adaptación y uso de modelos multimodales | Noviembre
6 | Datos Sintéticos | Generación de conjuntos de datos sintéticos para dominios personalizados | Noviembre
7 | Ceremonia de Premiación | Presentación de proyectos y celebración | Diciembre

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¿Cuáles son los requisitos previos?

Para poder seguir este curso, debes tener:

- Conocimientos básicos sobre los conceptos de IA y LLM.
- Familiaridad con la programación en Python y los fundamentos del machine learning.
- Experiencia con PyTorch o frameworks de aprendizaje profundo similares.
- Conocimientos básicos sobre la arquitectura de los transformadores.

Si no cumples ninguno de estos requisitos, no te preocupes. Echa un vistazo al Curso LLM para empezar.

> Los cursos anteriores no son requisitos previos en sí mismos, por lo que si comprendes los conceptos de modelos extensos de lenguaje y transformadores, ¡puedes comenzar el curso ahora mismo!

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¿Qué herramientas necesito?

Solo necesitas dos cosas:

- Un ordenador con conexión a Internet y, preferiblemente, acceso a un GPU (Hugging Face Pro funciona muy bien).
- Una cuenta: para acceder a los recursos del curso y crear proyectos. Si aún no tienes una cuenta, puedes crear una aquí (es gratis).

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El proceso de certificación

Puedes elegir entre seguir este curso de oyente o realizar las actividades y obtener uno de los dos certificados que emitimos. Si eliges completar de oyente el curso, puedes participar en todos los retos y realizar las tareas si lo deseas, y no es necesario que nos lo notifiques.

El proceso de certificación es totalmente gratuito:

- Para obtener una certificación de fundamentos: debes completar la Unidad 1 del curso. Está dirigida a estudiantes que desean comprender los conceptos básicos del ajuste de instrucciones sin crear aplicaciones avanzadas.
- Para obtener un certificado de completación: debes completar todas las unidades del curso y enviar un proyecto final. Está dirigida a estudiantes que desean demostrar su dominio de las técnicas de fine-tuning.

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¿Cuál es el ritmo recomendado?

Cada capítulo de este curso está diseñado para completarse en una semana, con aproximadamente 3-4 horas de trabajo semanales.

Dado que hay una fecha límite, te proporcionamos un ritmo recomendado:

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¿Cómo aprovechar al máximo al curso?

Para aprovechar al máximo al curso, te ofrecemos algunos consejos:

1. Únete a grupos de estudio en Discord: Estudiar en grupo siempre es más fácil. Para ello, debes unirte a nuestro servidor de Discord y verificar tu cuenta.
2. Realiza los cuestionarios y las tareas: La mejor manera de aprender es mediante la práctica y la autoevaluación.
3. Establece un horario para mantenerte al día: Puedes utilizar nuestro calendario recomendado a continuación o crear el tuyo propio.

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Quiénes somos

Acerca de los autores:

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Ben Burtenshaw

Ben es ingeniero de Machine Learning en Hugging Face y se dedica a crear aplicaciones de modelos extensos de lenguaje, con enfoques de post-entrenamiento y agenciales. Sigue a Ben en el Hub para ver sus últimos proyectos.

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Agradecimientos

Nos gustaría expresar nuestro agradecimiento a las siguientes personas y socios por sus valiosas contribuciones y su apoyo:

- Hugging Face Transformers
- TRL (Transformer Reinforcement Learning)
- PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)

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He encontrado un error o quiero mejorar el curso

Las contribuciones son bienvenidas 🤗

- Si has encontrado un error 🐛 en un notebook, por favor abre un issue y describe el issue.
- Si quieres mejorar el curso, puedes abrir un Pull Request .
- Si quieres añadir una sección completa o una nueva unidad, lo mejor es abrir un ticket y describir qué contenido quieres añadir antes de empezar a escribirlo para que podamos orientarte.

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Todavía tengo preguntas

Por favor, haz tu pregunta en nuestro servidor de Discord #fine-tuning-course-questions.

Ahora que tienes toda la información, ¡vamos a ponernos en marcha! ⛵

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