La IA ha adquirido nuevas y sorprendentes capacidades ling sticas en los ltimos a os. Impulsados por los r pidos avances en Deep Learning, los sistemas de IA ling stica son capaces de escribir y comprender textos mejor que nunca. Esta tendencia est dando lugar a nuevas funciones, productos e industrias enteras. A trav s de la naturaleza visualmente educativa de este libro, los lectores aprender n herramientas pr cticas y conceptos que necesitan para utilizar estas capacidades hoy en d a.
Aprender s a utilizar modelos de lenguaje de gran tama o previamente entrenados para casos de uso como la redacci n publicitaria y la s ntesis; a crear sistemas de b squeda sem ntica que van m s all de la coincidencia de palabras clave; y a utilizar bibliotecas existentes y modelos previamente entrenados para la clasificaci n, b squeda y agrupaci n de textos. Este libro tambi n te ayuda a:
Comprender la arquitectura de los modelos de lenguaje Transformer que destacan en la generaci n y representaci n de texto.
Comprender la arquitectura de los modelos de lenguaje Transformer que destacan en la generaci n y representaci n de texto. Construir canalizaciones avanzadas de LLM para agrupar documentos de texto y explorar los temas que tratan. Construir motores de b squeda sem ntica que vayan m s all de la b squeda por palabras clave, utilizando m todos como la recuperaci n densa y los reordenadores. Explora c mo se pueden utilizar los modelos generativos, desde la ingenier a de prompts hasta la generaci n aumentada por recuperaci n. Obt n una comprensi n m s profunda de c mo entrenar LLMs y optimizarlos para aplicaciones espec ficas utilizando el ajuste fino de modelos generativos, el ajuste fino contrastivo y el aprendizaje en contexto.