RAGs: La Clave para Potenciar ChatGPT y los Modelos de Lenguaje
Este curso está dirigido a profesionales que buscan profundizar en la comprensión y aplicación de los sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAGS). El enfoque principal es explorar cómo los RAGS mejoran significativamente la generación de contenido en modelos de lenguaje, como ChatGPT, proporcionando conocimiento adicional y transformando estos modelos en expertos en diversas materias.
¿Qué son los RAGS y su Importancia en Modelos de Lenguaje? Los RAGS representan un salto cualitativo en la inteligencia artificial, permitiendo que modelos de lenguaje como ChatGPT accedan a una amplia gama de información durante el proceso de generación de texto. Esto significa que pueden incorporar conocimientos actualizados y específicos, elevando su capacidad para funcionar como modelos expertos en diferentes dominios. Esta característica es esencial para aplicaciones que requieren alta precisión y relevancia en la información proporcionada, desde asistencia virtual personalizada hasta soluciones de inteligencia de negocios.
Dirigido a
Este curso es ideal para profesionales en tecnología, inteligencia artificial, análisis de datos y marketing digital, así como para cualquier persona interesada en las aplicaciones avanzadas de los modelos de lenguaje.
Requisitos
No serán necesarios conocimientos de programación ya que se utilizará una herramienta No-Code como Flowise.
Contenido
- Introducción a RAGS y su Impacto en Modelos de Lenguaje: Cómo los RAGS dotan a modelos como ChatGPT de conocimientos adicionales, transformándolos en herramientas más precisas y confiables.
- Principios y Funcionamiento de RAGS: Detalles sobre la arquitectura y los mecanismos que permiten la recuperación de información relevante en tiempo real.
- Casos de Uso y Aplicaciones: Ejemplos prácticos donde los RAGS han mejorado la funcionalidad de modelos de lenguaje, destacando su utilidad en diferentes sectores.
- Desafíos Técnicos y Éticos de los RAGS en Modelos de Lenguaje: Discusión sobre los retos en precisión, actualización de información y consideraciones éticas.
- Talleres de Implementación: sesiones prácticas para experimentar con la integración de RAGS en modelos de lenguaje, con énfasis en el desarrollo de competencias prácticas.
