Sebastian Raschka lanza curso gratuito para construir modelos de razonamiento de IA desde cero
El investigador de aprendizaje automático comparte 11 horas de videos de programación para que cualquier persona pueda aprender cómo funcionan los modelos de razonamiento.
Qué podrías hacer con esto
- Un investigador en aprendizaje automático podría enseñarse a sí mismo evaluación, escalado en tiempo de inferencia, aprendizaje por refuerzo y destilación siguiendo los ocho videos de Raschka en Python y PyTorch 1.
- Una persona con algo de experiencia en programación podría usar el curso para entender cómo piensan y resuelven problemas los actuales sistemas de razonamiento de IA, trabajando sobre un modelo preentrenado Qwen3 1.
- Un estudiante podría leer un capítulo del libro complementario de Raschka y luego ver el video correspondiente antes de intentar los ejercicios para una experiencia de aprendizaje completa 1.
Qué cubre el curso
El curso se basa en un pequeño modelo de lenguaje Qwen3 preentrenado y recorre evaluación, escalado en tiempo de inferencia, aprendizaje por refuerzo y destilación, todo implementado en Python y PyTorch 1. Raschka dice que este enfoque sigue siendo la mejor manera de entender cómo funcionan realmente estos sistemas .
Los ocho videos suman más de 11 horas de contenido y asumen que te sientes cómodo con Python y PyTorch 1. Algunos ejemplos iniciales pueden ejecutarse en una CPU, pero los experimentos de entrenamiento posteriores funcionarán mucho mejor con una GPU .
Cómo los modelos de razonamiento se insertan en los agentes de IA
Raschka también explica cómo los modelos de razonamiento se relacionan con los agentes de IA: los marcos de software que permiten a los modelos hacer cosas como programar, reservar viajes o administrar tu calendario 1. En su analogía, el modelo de razonamiento es el motor, y el arnés del agente es el resto del auto que te permite usarlo para tareas reales . La mayoría de los LLM de última generación ya incluyen un modo de razonamiento, aunque varían en la cantidad de "esfuerzo de pensamiento" que aplican .
Cómo seguir el curso
Los videos están pensados para acompañar el libro de Raschka Build a Reasoning Model (From Scratch), disponible en Manning y Amazon 1. Recomienda leer un capítulo, ver el video correspondiente y luego hacer los ejercicios . Para una visión más rápida, también señala un curso de 90 minutos en LinkedIn Learning sobre el mismo tema .
Su curso anterior, Build a Large Language Model (From Scratch), es útil como antecedente pero no es obligatorio 1.
¿Quién es Sebastian Raschka?
Raschka es un investigador en aprendizaje automático y autor que escribe sobre modelos de razonamiento desde al menos hace dos años 1. Previamente publicó el popular libro y curso Build a Large Language Model (From Scratch), que cubría los fundamentos de cómo funcionan los grandes modelos de lenguaje por dentro .
Raschka compartió el anuncio del curso en una publicación en su blog de Substack, Ahead of AI 1.
Esta historia informa sobre una tendencia solo con fines informativos. No es consejo ni estímulo para hacer nada de esto.
Los datos clave
- 8 videos, más de 11 horas de codificación
- Acceso gratuito
- Construido sobre un pequeño modelo Qwen3 preentrenado
- Cubre evaluación, escalado de inferencia, aprendizaje por refuerzo y destilación
- Requiere Python y PyTorch; se recomienda GPU para los experimentos posteriores
Fuentes
Mira
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