Opiniones del Curso de Embeddings y Bases de Datos Vectoriales para NLP

Excelente curso. Todo muy bien explicado por el increible profesor Carlos Alarcon!

Curso practico, el profe da las bases para iniciar con el embedding y bases vectorales

Este curso debería llamarse "Curso de Introducción", creo que esta muy bueno, bien explicado por el profesor, pero se queda corto para hacer cosas empresariales más particulares. Uno de los temas que no se tocó fue como hacerle pruebas a los resultados finales: Por ejemplo si usamos dos modelos preentrenados distintos. Cómo puedo saber cuál funciona mejor? Qué métricas se usan? Cuando el profesor hizo el entrenamiento del modelo no habló de cómo probarlo.

Con la AI, deberían quitar paja o marcar vídeos como opcionales. Se hace muy largo de ver cuando lo que yo quería ver es cómo funcionan los sentence transformers, y cómo funciona la tecnología que hay bajo ello. La parte matemática muy top, la parte de código, se lía mucho en explicar como filtrar datos, y cosas que hoy día no tienen valor. Si quiero saber como hacer eso, lo busco en ChatGPT.

Se desactualizaron ya las librerías de Pinecone y ello alentó el proceso pero me ayudó bastante a comprender los alcances de los embeddings y su relación con los LLM's

Fácil de llevar y completo con un ejemplo práctico.

Bueno!!!

Para programadores junior, puede resultar confuso nombrar las variables que instancian clases si se utilizan nombres iguales o demasiado similares a los de la clase. Una práctica recomendada es usar nombres de variables en español, lo que facilita la distinción entre la clase y la variable que la instancia o el método asociado, mejorando así la claridad del código.

Lo mejor de este curso fue el proyecto que explico bases solidas de entrenamiento de un modelo y como estos embeddings se almacenan en las bases de datos vectoriales

good

No me parece buena idea que en el quiz se pregunte por metdoos, a la final como devs no necesitamos saber eso de memoria, es mas importante los concepts

Me parecio muy bueno el curso. Siento que falta más detalle sobre la teoría de los embeddings y como entrenarlos. Hubiera sido bueno explicar ELMO o BERT (de una manera global). Adicionalmente, me parece super importante actualizar el contenido, ya que por ejemplo Picone ha actualizado su API en la forma de autenticación y en la forma en la que se crean las BDs. Así como tambien, la API de OpenAI ha cambiado.

Buena explicación de lo que aparece en su título

Explica muy bien el uso de las bases vectoriales

Me gusto mucho que dieron el contexto antes de entrar en el tema, el tema es altamente relevante y util

Excellent. We need more courses about AI!

Es una oportunidad de conocer nuevos alcances y herramientas para el entrenamiento de modelos, pero el acceso restringido a los requisitos prácticos hace poco efectivo el aprovechamiento de tanto conocimiento