Curso online de ChatGPT Nivel Intermedio bonificado

💻 Software

• Python 3.10 o superior — imprescindible. Instala desde python.org.
• Jupyter Notebook o VS Code con extensión Python — gratuitos.
• Hugging Face Transformers — biblioteca gratuita (pip install transformers).
• PyTorch o TensorFlow — gratuitos. PyTorch recomendado para los ejemplos del curso.
• Cuenta OpenAI — necesitas acceso a la API (GPT-3/GPT-3.5). Los créditos de prueba cubren los ejercicios básicos; estima 10-20 € en créditos para el proyecto final si los agotas.

🖥️ Hardware

• RAM: 8 GB mínimo (16 GB recomendado para entrenar modelos locales con GPT-2).
• CPU moderna (últimos 5-6 años). GPU no obligatoria — puedes usar Google Colab gratis para los entrenamientos pesados.
• Almacenamiento: 10 GB libres para modelos y datasets.

🔑 Cuentas necesarias

• OpenAI (platform.openai.com) — cuenta gratuita con créditos trial.
• Hugging Face (huggingface.co) — cuenta gratuita.
• Google Colab — cuenta Google, capa gratuita suficiente para la mayoría de ejercicios.

📚 Conocimientos previos

• Python fluido: bucles, funciones, manejo de librerías, entornos virtuales.
• Conceptos básicos de Machine Learning: qué es un modelo, entrenamiento, métricas.
• Haber usado ChatGPT o modelos de lenguaje a nivel usuario.
• No es necesario haber hecho fine-tuning antes ni conocer arquitecturas Transformer en profundidad.

El curso se articula en torno a proyectos que combinan código real, APIs y modelos open source. Cada ejercicio produce un artefacto funcional que puedes incluir en tu portfolio.

1. Clasificador de sentimientos con fine-tuning: ajusta un modelo BERT o DistilBERT de Hugging Face sobre un dataset de reseñas de producto. Caso de uso: análisis automático de feedback de clientes en e-commerce.
2. Generador de texto con GPT-2 personalizado: entrena GPT-2 con un corpus propio (artículos, FAQs de empresa) para generar respuestas coherentes con el tono de marca. Caso de uso: borrador automático de contenido corporativo.
3. Pipeline multilingüe con mT5: construye un sistema que resume textos en español, inglés y francés usando mT5. Caso de uso: resumen de informes internacionales para equipos multiculturales.
4. Aplicación con la API de OpenAI (GPT-3.5): desarrolla un script Python que recibe consultas de usuario, llama a la API y devuelve respuestas estructuradas en JSON. Caso de uso: prototipo de asistente interno para RRHH o soporte técnico.
5. Evaluación ética y de sesgos: analiza un modelo entrenado con métricas de equidad (fairness) e identifica respuestas problemáticas usando datasets de prueba estándar. Caso de uso: auditoría previa al despliegue en producción.
6. Proyecto final integrador: diseña, entrena y evalúa un modelo de lenguaje aplicado a un problema empresarial real elegido por el alumno. Incluye documentación técnica y presentación de resultados.

Estos son los errores técnicos más frecuentes cuando se trabaja con Hugging Face, fine-tuning y APIs de modelos de lenguaje. Reconocerlos a tiempo te ahorra horas de depuración.

• No crear un entorno virtual: instalar Transformers, PyTorch y sus dependencias en el entorno global de Python genera conflictos de versiones que son muy difíciles de depurar. Usa siempre venv o conda por proyecto.
• Ignorar el tokenizador del modelo: cada modelo (BERT, GPT-2, mT5) tiene su propio tokenizador. Usar el tokenizador equivocado o tokenizar manualmente produce resultados sin sentido durante el entrenamiento.
• Dataset demasiado pequeño para fine-tuning: intentar ajustar un modelo con menos de unos pocos cientos de ejemplos suele dar overfitting inmediato. El modelo memoriza en lugar de generalizar.
• No monitorizar la pérdida de validación: entrenar solo mirando la pérdida de entrenamiento sin separar un conjunto de validación lleva a no detectar el overfitting hasta que es tarde.
• Learning rate demasiado alto en fine-tuning: los modelos preentrenados son sensibles. Un learning rate típico para fine-tuning está entre 1e-5 y 5e-5; usar valores como 0.01 destruye los pesos aprendidos (catastrophic forgetting).
• Agotar créditos de API sin control: hacer llamadas en bucle sin límite de tokens ni manejo de errores puede consumir créditos rápidamente. Implementa siempre max_tokens y captura excepciones de la API.
• Confundir GPT-2 (open source local) con la API de OpenAI: GPT-2 se ejecuta en tu máquina y es gratuito; la API de OpenAI (GPT-3.5/GPT-4) es de pago por tokens. Son flujos de trabajo completamente distintos.
• No limpiar el dataset antes de entrenar: textos con encoding roto, HTML sin parsear o duplicados masivos degradan la calidad del modelo entrenado de forma invisible hasta que evalúas con datos reales.
• Asumir que el modelo multilingüe entiende todos los idiomas igual: mT5 y modelos similares tienen rendimiento muy desigual según el idioma. Los idiomas con menos representación en el preentrenamiento necesitan más datos de fine-tuning.
• Publicar la API key en el código: subir scripts a GitHub con la clave de OpenAI en texto plano expone la cuenta a uso no autorizado. Usa siempre variables de entorno o archivos .env excluidos del repositorio.

Estos recursos complementan el curso y te serán útiles más allá de él. Todos son gratuitos salvo que se indique lo contrario.

💻 Entornos y herramientas gratuitas

• Google Colab (colab.research.google.com) — ejecuta notebooks con GPU gratis. Ideal para entrenar GPT-2 y mT5 sin hardware propio.
• Hugging Face Spaces (huggingface.co/spaces) — despliega demos de tus modelos gratis y explora miles de modelos y datasets públicos.
• OpenAI Playground (platform.openai.com/playground) — prueba llamadas a la API de forma visual antes de escribir código.
• VS Code + extensión Jupyter — entorno local gratuito con soporte completo para notebooks Python.

📖 Documentación oficial imprescindible

• Hugging Face Docs (huggingface.co/docs/transformers) — referencia completa de Transformers, fine-tuning, tokenizadores y Trainer API.
• OpenAI API Docs (platform.openai.com/docs) — guía de parámetros, modelos disponibles, límites de tokens y buenas prácticas.
• Papers With Code (paperswithcode.com) — encuentra benchmarks y código de los modelos que estudias (GPT-2, mT5, Switch Transformers).

⌨ Atajos y comandos clave

• pip install transformers datasets accelerate — instalación básica del ecosistema Hugging Face.
• Shift+Enter en Jupyter — ejecuta celda y pasa a la siguiente.
• !nvidia-smi en Colab — comprueba si tienes GPU asignada y cuánta VRAM disponible.
• trainer.train() seguido de trainer.evaluate() — flujo estándar de fine-tuning con Hugging Face Trainer.

👥 Comunidades activas

• Hugging Face Forums (discuss.huggingface.co) — resuelve dudas sobre Transformers con la comunidad y el equipo oficial.
• r/MachineLearning y r/LocalLLaMA en Reddit — debates técnicos sobre modelos, fine-tuning y tendencias en LLMs.
• Discord de Hugging Face — canal activo para preguntas rápidas sobre la librería y nuevos modelos.

🎯 Para mantenerte actualizado

• The Batch (deeplearning.ai/the-batch) — newsletter semanal de Andrew Ng sobre avances en IA, accesible aunque seas técnico.
• Arxiv Sanity (arxiv-sanity-lite.com) — filtra los papers de NLP y LLMs más relevantes sin perderte en arxiv.