Aprende a personalizar el modelo Llama2 7B utilizando QLora para la tarea de cadena de pensamiento (CoT) en español. Explora paso a paso el proceso de ajuste fino del modelo, incluyendo la preparación de datos, la configuración del entrenamiento y la evaluación de resultados. Accede a los notebooks proporcionados en GitHub para seguir la implementación práctica tanto para Llama2 como para CodeLlama. Profundiza en técnicas avanzadas de aprendizaje automático y ciencia de datos aplicadas a modelos de lenguaje de gran escala.