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Fundamentos de LLMs
El curso base de toda la ruta. Vas a entender qué es realmente un token, por qué el modelo se equivoca con seguridad, y cómo escribir prompts que produzcan resultados reproducibles. Sin matemáticas innecesarias, con mucha práctica guiada.
Temario
01 Cómo piensa un modelo de lenguaje 5 h +
- Tokens y embeddings
- Ventana de contexto
- Probabilidad de la siguiente palabra
02 Prompt engineering que funciona 6 h +
- Few-shot
- Cadena de razonamiento
- Restricciones de formato
- Evaluación de prompts
03 Consumo de APIs en producción 7 h +
- Streaming
- Reintentos y límites
- Costos y latencia
- Fallbacks
04 Errores que no puedes evitar 6 h +
- Alucinación
- Sesgo
- Inyección de prompts
- Mitigaciones