Cómo los Large Language Models generan texto
Parte del curso de Prompt Engineering
Ya sabes qué son un prompt y una compleción, y que el mismo prompt puede volver redactado de otra manera cada vez. Esta lección te muestra qué ocurre al otro lado de ese prompt: cómo convierte el modelo tus palabras en una respuesta. Entender ahora el mecanismo hará que los cinco principios del prompting, que vienen a continuación, parezcan menos reglas que memorizar y más consecuencias de cómo funciona la máquina.
Antes de que el modelo vea tu prompt, el texto se trocea en fragmentos pequeños llamados tokens, que son piezas de subpalabra: una palabra corta, parte de una palabra larga o un solo signo de puntuación. Al proceso de cortar el texto en esos fragmentos se le llama tokenización. ...
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Empezar esta lecciónCómo los Large Language Models generan textoLo que vas a aprender
- Tokens and tokenization
- Next-token prediction
- Temperature and top-p sampling
- Context window
- Why models hallucinate
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Todas las lecciones de este curso
11 lecciones- 1Qué es un prompt20 min
- 2Cómo los Large Language Models generan texto30 min
- 3Los cinco principios del prompting30 min
- 4Prácticas estándar para la generación de texto35 min
- 5Prompt Templates and Function Calling35 min
- 6Vector Databases y Retrieval-Augmented Generation40 min
- 7Autonomous Agents: memory y tools40 min
- 8Cómo los diffusion models generan imágenes30 min
- 9Prácticas estándar para la generación de imágenes35 min
- 10Técnicas avanzadas de imagen: inpainting, outpainting y ControlNet35 min
- 11Construyendo aplicaciones impulsadas por AI40 min
