Profundización en Modelos de Lenguaje Grandes
Este curso ofrece una introducción completa e intensiva al historial de desarrollo de los modelos de lenguaje grandes (LLM), sus arquitecturas técnicas fundamentales, paradigmas de entrenamiento (preentrenamiento, fine-tuning y alineación), extensiones multimodales, ingeniería de prompts, razonamiento en cadena de pensamiento, agentes, así como temas de vanguardia como la seguridad del modelo y la protección de privacidad.
Descripción del curso
📚 Resumen del contenido
Este curso ofrece una introducción completa e intensiva a la evolución de los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs), sus arquitecturas técnicas fundamentales, paradigmas de entrenamiento (preentrenamiento, fine-tuning y alineación), extensiones multimodales, ingeniería de prompts, Cadena de Pensamiento (CoT), agentes, así como temas de vanguardia como la seguridad del modelo y la protección de privacidad.
Análisis profundo de la evolución tecnológica y la alineación de seguridad en modelos de gran tamaño de todo el stack, desde el preentrenamiento hasta agentes generales.
🎯 Objetivos de aprendizaje
- Distinguir entre arquitecturas de modelos: Identificar las diferencias estructurales y casos de uso para modelos Encoder-only, Decoder-only y Encoder-Decoder.
- Explicar el pipeline de entrenamiento de LLMs: Describir la transición desde el preentrenamiento autónomo hasta el Fine-Tuning Supervisado (SFT) y el Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana (RLHF).
- Analizar la escalabilidad y el comportamiento del modelo: Explicar los conceptos de Leyes de Escalabilidad, Habilidades Emergentes (aprendizaje in-context, Cadena de Pensamiento) y el fenómeno de las Alucinaciones.
- Analizar las diferencias estructurales entre arquitecturas Encoder-only (BERT), Decoder-only (GPT) y Encoder-Decoder (T5).
- Explicar el proceso de entrenamiento en tres etapas: Preentrenamiento (modelo base), Tuning de Instrucciones (SFT) y Alineación (RLHF/PPO).
- Comparar el rendimiento, leyes de escalabilidad y innovaciones arquitectónicas de los principales LLMs como GPT, Llama, Qwen y DeepSeek.
- Implementar estrategias de prompting cero-shot y few-shot para extracción y clasificación de datos estructurados.
- Calibrar hiperparámetros del modelo (Temperatura, Top P, Penalidades) para equilibrar salidas creativas y deterministas.
- Construir prompts efectivos de Cadena de Pensamiento (CoT) utilizando métodos manuales, automáticos y cero-shot ("Pensemos paso a paso").
- Analizar y comparar variantes de CoT: Diferenciar entre Autoconsistencia, Programa de Pensamiento (PoT), Árbol de Pensamiento (ToT) y Grafo de Pensamiento (GoT).
Lecciones 共 8 课时 · 预计 24.0h
Lecciones
Lesson
This lesson explores the paradigm shift from task-specific AI to general-purpose Large Language Models, highlighting how scaling laws and the Transformer architecture enable emergent reasoning capabilities. Students will learn how the self-attention mechanism allows models to process data in parallel and why decoder-only architectures have become the standard for modern generative AI.
This lesson explores the evolution of Transformer architectures, highlighting why the industry has shifted toward Decoder-only models due to their superior scaling laws and generative capabilities. It also examines the foundational training pipeline, covering the transition from pre-training and Chinchilla optimality to modern instruction tuning and alignment techniques.
This lesson explores the evolution of prompting strategies, ranging from zero-shot instructions to few-shot demonstrations and Chain-of-Thought reasoning for complex logic. Students will learn how to improve model performance and reliability by using structural constraints, logical decomposition, and precise formatting to ensure outputs are suitable for programmatic use.
This lesson explores the evolution of reasoning in large language models, moving from linear Chain-of-Thought to advanced structured architectures like Tree-of-Thought and Graph-of-Thought. Students will learn how these frameworks, alongside techniques like Program of Thought and knowledge editing, enable models to perform deliberate planning, verification, and complex mathematical problem-solving.
This lesson explores the challenges of AI safety, focusing on the training paradox between model helpfulness and harmlessness, as well as the mechanics of adversarial jailbreak attacks. It also introduces statistical watermarking techniques, such as the KGW framework, which use vocabulary partitioning and logit bias to embed detectable, invisible signatures into AI-generated content.
This lesson explores the fundamental conflict in AI alignment between maintaining model helpfulness and ensuring harmlessness, highlighting how jailbreak attacks exploit this tension through role-playing and cognitive coercion. Students will learn how these vulnerabilities function and examine technical strategies, such as intent analysis and robust system prompting, to defend against prompt-based bypass attempts.
This lesson explores the evolution of Multi-modal Large Language Models (MLLMs) from vision-centric systems to integrated architectures capable of processing diverse sensory inputs like audio and 3D data. Students will learn how specialized encoders and projection bridges align non-textual signals into a unified semantic space, enabling the model to effectively reason across multiple modalities.
This lesson explores the development of autonomous GUI agents that use a tripartite architecture—planning, decision-making, and reflection—to interact with software interfaces. It further examines how Reinforcement Learning and RLHF enable these agents to adapt to dynamic environments while maintaining safety and reliability against potential risks.