Hootix Academy

Entrenamiento y Ajuste Fino de LLM Certification

Preentrenar, alinear y adaptar grandes modelos de lenguaje como un profesional

Key facts

About the Entrenamiento y Ajuste Fino de LLM certification

Domine el ciclo de vida completo de la construcción y adaptación de grandes modelos de lenguaje. Esta certificación profesional abarca los objetivos de preentrenamiento (modelado de lenguaje causal y enmascarado), la curación y deduplicación de datos de entrenamiento, el entrenamiento de tokenizadores y las leyes de escalado de cómputo, datos y parámetros (Chinchilla). Aprenderá el entrenamiento distribuido a escala — paralelismo de datos, tensores y tuberías, ZeRO/FSDP sharding, acumulación de gradientes y checkpointing — además del entrenamiento en precisión mixta con fp16/bf16 y escalado de pérdida, y los esquemas de warmup y decaimiento de la tasa de aprendizaje. La segunda mitad se dedica a la alineación y la adaptación: ajuste fino supervisado (SFT) y ajuste de instrucciones, aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF) con modelos de recompensa y PPO, y Optimización de Preferencias Directas (DPO). Profundizará en el ajuste fino eficiente en parámetros — LoRA, QLoRA, adaptadores y ajuste de prefijo/prompt — y aprenderá a evitar el olvido catastrófico, a formatear correctamente los datos de conversación, a evaluar modelos ajustados y a detectar sobreajuste y contaminación de datos, todo ello razonando sobre los compromisos entre coste y cómputo. Al finalizar, podrá planificar, ejecutar y depurar un trabajo de entrenamiento o ajuste fino real y defender sus decisiones de diseño frente a las alternativas.

What you will learn

The official Entrenamiento y Ajuste Fino de LLM study course covers:

  1. Pretraining Objectives & Data — How base models learn: causal vs masked LM, next-token prediction, and the data curation that makes or breaks a corpus.
  2. Tokenizers & Scaling Laws — Building the vocabulary the model thinks in, and the Chinchilla math that tells you how big and how long to train.
  3. Distributed Training at Scale — Splitting a model across many GPUs: data, tensor, and pipeline parallelism, plus ZeRO/FSDP, accumulation, and checkpointing.
  4. Mixed Precision & Optimization — fp16 vs bf16, loss scaling, fp32 master weights, and the warmup/decay schedules that keep training stable.
  5. Fine-Tuning & Alignment — From base model to helpful assistant: SFT and chat templates, RLHF with reward models and PPO, and the simpler DPO.
  6. PEFT, Forgetting & Evaluation — Adapt cheaply with LoRA/QLoRA, avoid catastrophic forgetting and contamination, and evaluate fine-tuned models honestly.
  7. Laboratorio práctico: ajuste fino de un LLM pequeño con LoRA — Un proyecto final de ajuste fino en Google Colab: observa el objetivo de entrenamiento de LM causal y la precisión mixta, luego ajusta con LoRA un mo…

Prerequisites

Frequently asked questions

Is the Entrenamiento y Ajuste Fino de LLM certificate verifiable?
Yes. Every issued Hootix Academy certificate carries a unique credential code that anyone can verify online.
How is the Entrenamiento y Ajuste Fino de LLM exam structured?
It is a 110-minute proctored multiple-choice exam of 77 questions; you need 75% to pass.
Do I need to buy the course to take the exam?
You can purchase the certification exam on its own, or bundle it with the full study course at a reduced price.
How long does the Entrenamiento y Ajuste Fino de LLM course take?
About 40 hours of self-paced study.

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