IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Prompts orquestados Introducción En el campo de la ingeniería de prompts, la orquestación de prompts se convierte en una estrategia esencial para manejar sistemas complejos y mejorar la eficacia de los modelos LLMs (Modelos de Modelamiento …
Prompts estáticos vs dinámicos Introducción En el camino hacia la implementación de sistemas basados en modelos de lenguaje (LLMs), una tarea fundamental es la creación y optimización de prompts. Los prompts son instrucciones que guían al m…
Prompt ≠ interfaz de usuario Introducción El prompt engineering es una disciplina crítica para el correcto funcionamiento y seguridad de los sistemas que utilizan modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés). Uno de l…
Prompts como componentes: El camino hacia la profesionalización del Prompt Engineering Introducción En el mundo de los sistemas basados en LLMs (Modelos de Generación de Texto), los prompts son esenciales para guiar y controlar las respuest…
Limitaciones del prompting manual Introducción El prompting manual es una técnica básica y fundamental para interactuar con los sistemas de Lenguaje Generativo (LLMs, por sus siglas en inglés). Sin embargo, su uso solo se justifica en escen…
Machine Learning desde cero Introducción El Machine Learning (ML) es una disciplina que se centra en la creación de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender de los datos sin ser explícitamente programadas. Esencialmente, el…
Pandas desde cero Introducción Pandas es una biblioteca de análisis de datos para Python que permite manejar y analizar grandes volúmenes de datos con facilidad. Es una herramienta fundamental para cualquier científico de datos o analista d…
NumPy desde cero Introducción NumPy es una biblioteca fundamental para la ciencia de datos y la inteligencia artificial en Python. Proporciona soporte para arreglos multidimensionales eficientes, que son esenciales para manipular grandes vo…