🚀 DATAMECUM Webinar 🚀 LLMs que Aprenden: Reinforcement Learning en IA Generativa

📅 El miércoles 13 de enero de 2026 aprendimos con Inés Esteve cómo el Reinforcement Learning convierte modelos estáticos en sistemas adaptativos capaces de aprender del entorno, de la retroalimentación humana y de sus propias acciones 🚀

RECURSOS
Contacto
ines.esteve.mompo‪@gmail.com‬
www.linkedin.com/in/ines-esteve-mompo
Para profundizar
Presentación de Inés https://bit.ly/4qUiIc3
Libro+charlas+artículos del autor-RL an introduction, Richard S.Sutton http://incompleteideas.net/
Libro+charlas+artículos del autor- RL from human feedback, Nathan Lambert https://rlhfbook.com/
Libro-Brains, Machines, and Mathematics, Michael A. Arbib https://link.springer.com/book/10.100...
Recursos Deep RL Univ. Carnagie Mellon https://www.andrew.cmu.edu/course/10-...
Artículo, Attention is all you need https://arxiv.org/abs/1706.03762
Artículo, Self-rewarding language models https://arxiv.org/abs/2401.10020

TIMELINE
00:00 Presentación de Inés y del Programa Experto en Data Science Datamecum (inicio 23 de enero)
06:20 Fundamentos de los Modelos de Lenguaje. Transformers.
08:40 Clasificación según entrenamiento: Pre-entrenamiento y Fine-Tuning
10:10 Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo.
13:20 RL y LLM: RL from human feedback
19:05 RL from AI feedback
21:50 Self-rewarding language models
25:10 Por qué los LLM no aprenden en tiempo real y 3 posibles soluciones alternativas: RL en bases de datos, memoria contextual dinámica y optimización de prompt dinámico.
34:10 Conclusiones. Preguntas y respuestas de los asistentes

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𝘚𝘪𝘯 𝘤𝘰𝘯𝘰𝘤𝘪𝘮𝘪𝘦𝘯𝘵𝘰𝘴 𝘱𝘳𝘦𝘷𝘪𝘰𝘴.
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