IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Versionado Introducción En el mundo del Prompt Engineering avanzado, la gestión de prompts es un aspecto crítico para garantizar que nuestros sistemas funcionen correctamente y de manera consistente. En esta unidad, nos enfocaremos en una p…
Selección de modelo para reducir costes en prompting Introducción La selección adecuada y eficiente del modelo en un sistema que utiliza LLMs (Modelos de Modelado de Lenguaje) es crucial para optimizar los costes operativos. Los modelos de …
Cacheo de resultados Introducción En la era de las inteligencias artificiales (IA) y los sistemas basados en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs), uno de los desafíos más cruciales es controlar el coste. La generación de texto a través…
Resúmenes intermedios: Optimizando la eficiencia de los prompts Introducción La optimización del uso de tokens es crucial en el desarrollo y mantenimiento de sistemas que utilizan LLMs (Sistemas de Modelos Generativos basados en IA). Uno de…
Optimización de contexto Introducción En la era de los modelos de lenguaje basados en aprendizaje profundo (LLMs), el costo de tokens es un factor crítico a considerar, especialmente cuando se implementan sistemas que dependen intensamente …
Coste por llamada: Optimizando el consumo de tokens en prompts Introducción En la era de los sistemas de inteligencia artificial basados en modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), uno de los desafíos más visibles es el coste asociado a l…
Longitud del prompt: Impacto en el consumo de tokens Introducción La longitud del prompt es un factor crítico a la hora de optimizar el uso de recursos en sistemas que utilizan modelos de lenguaje de gran modelo (LLM, por sus siglas en ingl…
Regressions Introducción En el ámbito del prompt engineering, las regressiones son una preocupación constante. Una regresión es un cambio que hace que la salida de un modelo LLM (Modelo de Modelado de Lenguaje) sea incorrecta o inaceptable …