Curso abierto · ~90 min
ML en el navegador
Un curso gratis, en cinco lecciones, donde cada concepto se toca en una demo real del laboratorio antes de leerse en el texto. Nada de vídeos ni diapositivas: redes que entrenan delante de ti, un tokenizador aprendiendo, la atención real de un transformer. Unos 90 minutos en total, a tu ritmo.
De los datos al primer modelo
Antes de entrenar nada hace falta entender qué es exactamente lo que se entrena: qué entra, qué sale, y por qué un modelo que acierta siempre en los datos que ya vio puede fallar estrepitosamente con datos nuevos.
Cómo aprende de verdad
La lección anterior dejó una pregunta abierta: ¿cómo exactamente ajusta un modelo sus parámetros? Aquí está la respuesta completa, con la pieza que subía la red a la locura — el learning rate — explicada de una vez.
Texto que se convierte en números
Todo lo anterior asumía que la entrada del modelo ya eran números. El texto no lo es. Esta lección cuenta cómo una palabra se convierte en algo que una red puede multiplicar — y por qué esa conversión decide, en parte, lo que el modelo puede llegar a entender.
El transformer, sin humo
Tokens y embeddings dan una secuencia de vectores. Falta la pieza que decide qué hacer con esa secuencia: el mecanismo de atención, el corazón de todo modelo de lenguaje actual, explicado con los pesos reales de un transformer pequeño que puedes tocar.
Modelos en el mundo real
Un modelo que funciona en una demo no está terminado: falta que quepa donde tiene que correr, que sepa cuándo dudar, y que su evaluación sea honesta de verdad. Última lección, y la más práctica.