IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Definición del problema textual Introducción En el campo de la Ciencia del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), la definición del problema es uno de los pasos más cruciales para el éxito de cualquier proyecto. Este paso determina qué s…
Cambio de paradigma: Transición hacia Deep Learning en NLP Introducción El procesamiento del lenguaje natural (NLP) ha evolucionado significativamente desde sus inicios. El enfoque clásico, que se basaba principalmente en reglas y estadísti…
Modelos neuronales: Transición hacia Deep Learning Introducción La transición de la inteligencia artificial clásica al aprendizaje profundo a través de modelos neuronales ha sido un punto de inflexión crucial en el campo del NLP. El enfoque…
Representaciones distribuidas: Transición hacia Deep Learning Introducción El NLP clásico ha sido una herramienta valiosa para analizar y procesar texto, pero tiene sus limitaciones. Un de los más notables es que trata cada palabra como un …
Dependencia de reglas: Por qué falla el enfoque tradicional en NLP Introducción El procesamiento del lenguaje natural (NLP) ha evolucionado significativamente a lo largo de los años. Sin embargo, aún existen limitaciones inherentes al enfoq…
Escalabilidad: Por qué falla el enfoque tradicional de NLP Introducción El procesamiento del lenguaje natural (NLP) ha logrado avances significativos, pero aún enfrenta desafíos importantes. Uno de los problemas más críticos es la escalabil…
Falta de contexto profundo Introducción El procesamiento del lenguaje natural (NLP) ha logrado grandes avances en los últimos años, pero aún enfrenta desafíos significativos. Una de las áreas más problemáticas es la falta de contexto profun…
Responsabilidad técnica Introducción En el campo de la Inteligencia Artificial y el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), los sistemas que interactúan con humanos no son solo herramientas, sino también una extensión de las decisiones to…