Curso online de XLNET Nivel Intermedio bonificado

💻 Software

• Python 3.10 o superior (3.13 recomendado) — descarga gratuita en python.org
• PyTorch 2.x o TensorFlow 2.x — gratuitos, instalables con pip
• Hugging Face Transformers — librería gratuita (pip install transformers)
• Jupyter Notebook o VS Code con extensión Python — ambos gratuitos
• Git para control de versiones — gratuito

?️ Hardware

• PC o Mac de los últimos 6 años, 8 GB RAM mínimo (16 GB recomendado para entrenamiento local)
• CPU moderna — no se necesita GPU dedicada si usas Google Colab gratuito
• Alternativa gratuita a GPU local: Google Colab (T4 gratuita) o Kaggle Notebooks (GPU gratis 30h/semana) cubren perfectamente los ejercicios del curso
• 15 GB de espacio libre en disco para modelos y datasets

🔑 Cuentas necesarias

• Hugging Face — cuenta gratuita para acceder a modelos y datasets
• Google — cuenta gratuita para Google Colab
• Kaggle — cuenta gratuita opcional para notebooks con GPU

📚 Conocimientos previos

• Python funcional: bucles, funciones, clases, manejo de ficheros
• Conceptos básicos de NLP: tokenización, embeddings, modelos de lenguaje
• Nociones de machine learning: entrenamiento, validación, métricas (accuracy, F1)
• Haber trabajado con alguna librería de ML (scikit-learn, PyTorch o TensorFlow) es muy útil

Cada proyecto trabaja un escenario real de NLP con XLNet, desde la preparación de datos hasta la evaluación del modelo final.

1. Clasificador de sentimientos en reseñas de productos: entrena un modelo XLNet fine-tuned sobre un dataset de reseñas en español, compara resultados con BERT base y mide F1-score real.
2. Sistema de preguntas y respuestas (QA) sobre documentos técnicos: implementa un pipeline extractivo con XLNet para responder preguntas sobre manuales o contratos, útil en soporte corporativo automatizado.
3. Generador de resúmenes automáticos: adapta XLNet para síntesis de texto a partir de artículos periodísticos, evaluando coherencia con ROUGE-L frente a un baseline estadístico.
4. Detector de idioma y traductor ligero: construye un pipeline que identifica el idioma de entrada y aplica XLNet en tareas de traducción supervisada con datasets multilingües de Hugging Face.
5. Chatbot de recomendación personalizada: desarrolla un módulo de diálogo basado en intenciones usando XLNet como encoder, integrado en un flujo conversacional simple con seguimiento de contexto.
6. Proyecto integrador — NLP semisupervisado con datos sin etiquetar: aplica aprendizaje semisupervisado combinando un pequeño conjunto etiquetado con datos sin etiquetar para mejorar la clasificación de texto en un dominio especializado.

Estos son los errores técnicos más frecuentes al trabajar con XLNet y modelos Transformer en general, especialmente en nivel intermedio:

• Cargar el modelo XLNet grande (xlnet-large-cased) en CPU sin avisar: provoca tiempos de inferencia de minutos por muestra y bloquea el equipo. Empieza siempre con xlnet-base-cased para desarrollar y prueba.
• No truncar ni rellenar secuencias (padding) correctamente: XLNet es sensible a la longitud de entrada. Sin padding=True, truncation=True, max_length=512 en el tokenizador obtendrás errores de dimensiones en el batch.
• Ignorar el parámetro mem_len: XLNet usa memoria recurrente (Transformer-XL). No configurarlo según tu tarea provoca que el modelo no aproveche el contexto largo o consuma memoria innecesaria.
• Fine-tuning con learning rate demasiado alto: tasas superiores a 2e-5 suelen destruir los pesos preentrenados (catastrophic forgetting). Usa schedulers con warmup desde el principio.
• No congelar capas durante las primeras épocas: si entrenas todas las capas desde el inicio con datos escasos, el modelo sobreajusta rápido. Congela las capas inferiores las primeras épocas.
• Mezclar tokens de distintos tokenizadores: usar el tokenizador de BERT con pesos de XLNet (o viceversa) produce resultados sin sentido. El tokenizador debe coincidir siempre con el checkpoint del modelo.
• Evaluar solo con accuracy en datasets desbalanceados: si el 90% de ejemplos son de una clase, un modelo que siempre predice esa clase da 90% de accuracy. Usa F1, precision y recall por clase.
• No separar dataset de validación del de test: optimizar hiperparámetros sobre el test set invalida la evaluación. Reserva siempre tres splits: train, val y test.
• Asumir que más épocas siempre mejoran: sin early stopping ni monitorización de la pérdida de validación, el modelo sobreajusta. Configura callbacks de parada temprana desde el principio.

Recursos gratuitos y herramientas concretas para trabajar con XLNet y NLP avanzado durante y después del curso.

⚡ Entornos y playgrounds gratuitos

• Google Colab (colab.research.google.com) — GPU T4 gratuita, ideal para entrenar modelos XLNet base sin coste
• Kaggle Notebooks (kaggle.com/code) — 30h/semana de GPU P100 gratis, con datasets de NLP listos para usar
• Hugging Face Spaces (huggingface.co/spaces) — despliega demos de tus modelos fine-tuned gratis

📖 Documentación y guías esenciales

• Hugging Face Docs — XLNet (huggingface.co/docs/transformers/model_doc/xlnet) — referencia completa de clases, parámetros y ejemplos
• Hugging Face Course (huggingface.co/learn/nlp-course) — curso gratuito de NLP con Transformers, cubre fine-tuning y evaluación
• Papers With Code — XLNet (paperswithcode.com) — paper original, benchmarks y reproducibilidad en distintas tareas NLP
• Hugging Face Datasets Hub (huggingface.co/datasets) — miles de datasets listos para cargar con load_dataset()

?️ Herramientas gratuitas de apoyo

• Weights & Biases (wandb.ai) — tier gratuito para monitorizar experimentos, curvas de pérdida e hiperparámetros
• Optuna — librería Python gratuita para búsqueda de hiperparámetros (pip install optuna)
• NLTK y spaCy — preprocesado y análisis lingüístico gratuitos, compatibles con pipelines Hugging Face

👥 Comunidades activas

• Hugging Face Forums (discuss.huggingface.co) — comunidad oficial, resuelven dudas técnicas sobre Transformers y fine-tuning
• r/MachineLearning y r/LanguageTechnology en Reddit — debates sobre arquitecturas NLP y casos de uso reales
• Discord de Hugging Face — canal #transformers con respuestas rápidas de la comunidad y el equipo

⌨️ Atajos y comandos clave

• from transformers import XLNetTokenizer, XLNetForSequenceClassification — carga rápida para clasificación
• trainer.train() con TrainingArguments — API de alto nivel para fine-tuning sin bucles manuales
• evaluate.load("f1") — métrica F1 lista para usar en tu pipeline de evaluación