✅ Desarrolla APPs basados en GRANDES MODELOS de LENGUAJE | GPT 3.5 y LLaMa v2
Hablaremos sobre cómo desarrollar aplicaciones usando modelos de lenguaje como GPT 3.5 o LLaMA v2. con Benjamin Gonzalez, Machine Learning Engineer y Lead Data Scientist.
¡Practicaremos en vivo!
📌 21 de Septiembre a las 18h 🇨🇱
¿Preguntas o dudas? Envía un mensaje a Benjamín: bgonzalez@myfuture.ai
Ingresa a la comunidad, informáte antes de los eventos y está atento/as a las vacantes laborales aquí: https://discord.gg/9JavAmJbBn
Temas tratados en la charla:
1. Introducción al Desarrollo de Aplicaciones con Modelos de Lenguaje: cómo los modelos de lenguaje están influyendo en el desarrollo de aplicaciones y cómo esta nueva forma de desarrollo es interesante.
2. Langchain como Framework de Programación: Se explora en detalle Langchain, un framework de programación en Python y JavaScript diseñado para controlar y personalizar los resultados de los modelos de lenguaje.
3. Prompts y su Importancia
4. Agentes Autónomos y la Iteración en Respuestas: cómo los agentes autónomos permiten que los modelos de lenguaje realicen múltiples iteraciones para proporcionar respuestas más completas y contextualmente ricas.
5. Optimización del Uso de Memoria en Apps con Modelos de Lenguajes: limitaciones y costos asociados al uso de Tokens.
6. Uso de Modelos de Lenguaje con Diferentes Herramientas y Agentes
7. Herramientas y Agentes en Langchain para Tareas de Procesamiento de Lenguaje Natural
8. Uso de Agentes para Realizar Tareas Autónomas y Razonamiento
9. Integración de Python en Agentes de Langchain para Resolución de Problemas
10. Uso de Pandas en Agentes de Langchain para Manipulación de Datos Tabulares
tags:
Desarrollo de aplicaciones, Modelos de lenguaje, GPT 3.5, LLaMa v2, Frameworks, Open Source, Evaluación de modelos, Chat GPT, Planificación de proyectos, Auto GPT, Agentes de modelos, Autonomía de modelos, Limitaciones de modelos, Herramientas de langchain, API, Google Colab, Desarrollo de aplicaciones, Modelos de lenguaje, Langchain, Framework de programación, Python, JavaScript, Prompts, Agentes autónomos, Uso de tokens, Herramientas de procesamiento de lenguaje natural, Agentes en Langchain, Tareas autónomas, Razonamiento, Integración de Python, Resolución de problemas, Uso de Pandas, Manipulación de datos tabulares.
소셜 리스닝
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Hablaremos sobre cómo desarrollar aplicaciones usando modelos de lenguaje como GPT 3.5 o LLaMA v2. con Benjamin Gonzalez, Machine Learning Engineer y Lead Data Scientist. ¡Practicaremos en vivo! 📌 21 de Septiembre a las 18h 🇨🇱 ¿Preguntas o dudas? Envía un mensaje a Benjamín: bgonzalez@myfuture.ai Ingresa a la comunidad, informáte antes de los eventos y está atento/as a las vacantes laborales aquí: https://discord.gg/9JavAmJbBn Temas tratados en la charla: 1. Introducción al Desarrollo de Aplicaciones con Modelos de Lenguaje: cómo los modelos de lenguaje están influyendo en el desarrollo de aplicaciones y cómo esta nueva forma de desarrollo es interesante. 2. Langchain como Framework de Programación: Se explora en detalle Langchain, un framework de programación en Python y JavaScript diseñado para controlar y personalizar los resultados de los modelos de lenguaje. 3. Prompts y su Importancia 4. Agentes Autónomos y la Iteración en Respuestas: cómo los agentes autónomos permiten que los modelos de lenguaje realicen múltiples iteraciones para proporcionar respuestas más completas y contextualmente ricas. 5. Optimización del Uso de Memoria en Apps con Modelos de Lenguajes: limitaciones y costos asociados al uso de Tokens. 6. Uso de Modelos de Lenguaje con Diferentes Herramientas y Agentes 7. Herramientas y Agentes en Langchain para Tareas de Procesamiento de Lenguaje Natural 8. Uso de Agentes para Realizar Tareas Autónomas y Razonamiento 9. Integración de Python en Agentes de Langchain para Resolución de Problemas 10. Uso de Pandas en Agentes de Langchain para Manipulación de Datos Tabulares tags: Desarrollo de aplicaciones, Modelos de lenguaje, GPT 3.5, LLaMa v2, Frameworks, Open Source, Evaluación de modelos, Chat GPT, Planificación de proyectos, Auto GPT, Agentes de modelos, Autonomía de modelos, Limitaciones de modelos, Herramientas de langchain, API, Google Colab, Desarrollo de aplicaciones, Modelos de lenguaje, Langchain, Framework de programación, Python, JavaScript, Prompts, Agentes autónomos, Uso de tokens, Herramientas de procesamiento de lenguaje natural, Agentes en Langchain, Tareas autónomas, Razonamiento, Integración de Python, Resolución de problemas, Uso de Pandas, Manipulación de datos tabulares.