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Masterclass: Qué son y cómo aprovechar los LLMs

Haris is a Software Engineer at Grafana Labs, where he makes contributions to open-source Grafana. Currently, he’s on the Explore squad, focused on improving data troubleshooting and discovery experience.

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Únete a Nathan en esta sesión práctica donde primero aprenderás a alto nivel qué son los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y cómo funcionan. Luego sumérgete en un ejercicio de codificación interactivo donde implementarás la funcionalidad de LLM en una aplicación de ejemplo básica. Durante este ejercicio, adquirirás habilidades clave para trabajar con LLMs en tus propias aplicaciones, como la ingeniería de indicaciones y la exposición a la API de OpenAI.

Después de esta sesión, tendrás una idea de qué son los LLMs y cómo se pueden utilizar prácticamente para mejorar tus propias aplicaciones.

Tabla de contenidos:

- Demostración interactiva de la implementación de funciones básicas impulsadas por LLM en una aplicación de demostración

- Discutir cómo decidir dónde aprovechar los LLMs en un producto

- Lecciones aprendidas sobre la integración con OpenAI / descripción general de la API de OpenAI

- Mejores prácticas para la ingeniería de indicaciones

- Desafíos comunes específicos de React (gestión de estado :D / buenas prácticas de UX)

This workshop has been presented at React Summit 2024, check out the latest edition of this React Conference.

artificial intelligence openai

Nathan Marrs

Haris Rozajac

66 min

28 Jun, 2024

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Video Summary and Transcription

La Masterclass de hoy presentó los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y su implementación utilizando C. El proceso de entrenamiento implica comprimir una gran cantidad de texto en parámetros, lo que resulta en una aproximación con pérdida. Los LLMs generan texto basado en su entrenamiento, pero el contenido generado puede incluir alucinaciones o respuestas parcialmente correctas. Las etapas de ajuste fino y aprendizaje por refuerzo mejoran el rendimiento de los LLMs. En el contexto de Grafana, los LLMs se utilizan para tareas como generar títulos y descripciones, comprender datos de perfil de gráficos de llama y generar nombres de pizzas.

Available in English: Llms Workshop: What They Are and How to Leverage Them

Video transcription and chapters available for users with access.

Available in other languages:

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El conocimiento de las herramientas de AI es fundamental para preparar el futuro de las carreras de los desarrolladores de React, y la suite de herramientas de AI de Vercel es una vía de acceso accesible. En este curso, examinaremos más de cerca el Vercel AI SDK y cómo esto puede ayudar a los desarrolladores de React a construir interfaces de transmisión con JavaScript y Next.js. También incorporaremos APIs de terceros adicionales para construir y desplegar una aplicación de visualización de música.
Temas:- Creación de un Proyecto de React con Next.js- Elección de un LLM- Personalización de Interfaces de Transmisión- Construcción de Rutas- Creación y Generación de Componentes - Uso de Hooks (useChat, useCompletion, useActions, etc)

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En la masterclass habrá una mezcla de presentación y ejercicios prácticos para cubrir temas que incluyen:
- Fundamentos de GPT- Trampas de los LLMs- Mejores prácticas y técnicas de ingeniería de prompts- Uso efectivo del playground- Instalación y configuración del SDK de OpenAI- Enfoques para trabajar con la API y la gestión de prompts- Implementación de la API para construir una aplicación orientada al cliente potenciada por IA- Ajuste fino y embeddings- Mejores prácticas emergentes en LLMOps

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Hoy en día, cada desarrollador está utilizando LLMs en diferentes formas y figuras. Muchos productos han introducido capacidades AI incorporadas, y en esta masterclass aprenderás cómo construir tu propia aplicación AI. No se necesita experiencia en la construcción de LLMs o en el aprendizaje automático. En cambio, utilizaremos tecnologías web como JavaScript, React y GraphQL que ya conoces y amas.

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Conceptos Clave: IA Generativa, Retrieval Augmented Generation
Tecnologías: OpenAI, LangChain, AstraDB Vector Store, Streamlit, Langflow

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