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- title: 0. Setup
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title: Introducción
- title: 1. Modelos de Transformadores
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title: Introducción
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title: Procesamiento de Lenguaje Natural
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title: Transformadores, ¿qué pueden hacer?
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title: ¿Cómo funcionan los Transformadores?
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title: Modelos de codificadores
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title: Modelos de decodificadores
- local: chapter1/7
title: Modelos secuencia a secuencia
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title: Sesgos y limitaciones
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title: Resumen
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title: Quiz de final de capítulo
quiz: 1
- title: 2. Usando Transformers 🤗
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title: Tokenizadores
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title: Manejando Secuencias Múltiples
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title: Poniendo todo junto
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title: ¡Haz completado el uso básico!
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title: Quiz de final de capítulo
quiz: 2
- title: 3. Ajuste (fine-tuning) de un modelo preentrenado
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title: Introducción
- local: chapter3/2
title: Procesamiento de los datos
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title: Ajuste de un modelo con la API Trainer
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title: Ajuste de un modelo con Keras
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title: Entrenamiento completo
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title: Ajuste de modelos, ¡hecho!
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title: Quiz de final de capítulo
quiz: 3
- title: 5. La librería 🤗 Datasets
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title: Introducción
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title: ¿Y si mi dataset no está en el Hub?
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title: Es momento de subdividir
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title: ¿Big data? 🤗 ¡Datasets al rescate!
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title: Crea tu propio dataset
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title: Búsqueda semántica con FAISS
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title: 🤗 Datasets, ¡listo!
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title: Quiz de final de capítulo
quiz: 5
- title: 6. La librería 🤗 Tokenizers
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title: Introducción
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title: Entrenar un nuevo tokenizador a partir de uno existente
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title: Los poderes especiales de los Tokenizadores Rápidos (Fast tokenizers)
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title: Tokenizadores Rápidos en un Pipeline de Question-Answering
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title: Normalización y pre-tokenización
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title: Tokenización por Codificación Byte-Pair
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title: Tokenización WordPiece
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title: Tokenización Unigram
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title: Construir un tokenizador, bloque por bloque
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title: Tokenizadores, listo!
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title: Quiz de final de capítulo
quiz: 1
- title: 8. ¿Cómo solicitar ayuda?
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title: Introducción
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title: ¿Qué hacer cuando se produce un error?
- title: Glosario
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title: Glosario

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