Los recientes avances en Inteligencia Artificial han llevado a la introducción de avanzados modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs por sus siglas en inglés, Large Language Models), como el Chat GPT-4 de OpenAI y el Bard de Google. Estas nuevas herramientas de aprendizaje automático prometen revolucionar la forma en que millones de personas trabajan. Para los investigadores, estos modelos ofrecen la oportunidad de abordar preguntas desafiantes que requieren el uso de datos no estructurados, como texto e imágenes. El seminario de Large Language Models y Machine Learning para Datos no Estructurados, organizado por la Fundación Ramón Areces y el IESE, tiene como objetivo introducir métodos para el análisis de datos no estructurados a una audiencia de académicos e investigadores en los campos de finanzas, economía y contabilidad.

Resumen de la estructura y los objetivos del curso:

• El curso comenzará con una visión general de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs): discutiremos la estructura, las elecciones de diseño y el ajuste de estos modelos.
• A continuación los métodos de aprendizaje automático para datos no textuales no estructurados, como imágenes y datos de audio.
• Finalmente, nos centraremos en cómo los modelos de aprendizaje automático para datos no estructurados pueden aprovecharse para obtener información sobre parámetros econométricos de interés. Revisaremos los avances teóricos en inferencia causal, complementados con un repaso de sus aplicaciones prácticas.
• La codificación se realizará en Python. No se requiere conocimiento previo de Python, y proporcionaremos materiales adicionales y de apoyo en clase sobre programación para los participantes.
• Finalmente, discutiremos cómo se emplean estos métodos en la investigación empírica en economía, contabilidad y finanzas.

El seminario forma parte del Centro de Finanzas Internacionales (CIF) de IESE, que aboga por un enfoque multidisciplinario para generar y difundir conocimiento, y promueve las mejores prácticas en instituciones financieras y mercados de capitales.