IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Sistemas RAG: Un Paso Adelante para los Modelos de Lenguaje Introducción Los Sistemas de Recuperación y Generación de Conocimiento (RAG, por sus siglas en inglés) son una evolución significativa en el campo del procesamiento del lenguaje na…
LLMs y modelos fundacionales Introducción Los modelos de lenguaje basados en lenguajes de programación (LLMs) y los modelos fundacionales son cruciales para comprender cómo funcionan las arquitecturas modernas de procesamiento del lenguaje …
Arquitectura Transformer explicada Introducción La arquitectura Transformer es una revolución en el campo de los modelos de lenguaje, habiendo desplazado a las redes recurrentes (RNNs) y sus variantes como LSTM y GRU. Este modelo utiliza la…
Análisis crítico: Proyecto guiado de modelo de lenguaje Introducción El análisis crítico es una fase crucial en cualquier proyecto de machine learning, especialmente cuando se trata con modelos de lenguaje. Este análisis nos permite evaluar…
Evaluación básica de un modelo de lenguaje Introducción La evaluación inicial de un modelo de lenguaje es crucial para entender su rendimiento y identificar áreas potencialmente problemáticas. Esta fase permite ajustar los parámetros y mejo…
Generación de texto: Creando un Mini-Proyecto con Modelos de Lenguaje Introducción La generación de texto es una de las aplicaciones más versátiles y atractivas de los modelos de lenguaje modernos. Estos modelos, entrenados en grandes corpu…
Entrenamiento de un modelo simple Introducción Entrenar un modelo de lenguaje básico es una excelente manera de profundizar en los fundamentos de la inteligencia artificial y comprender cómo funcionan los modelos de procesamiento del lengua…
Preparación del corpus Introducción La preparación del corpus es un paso crucial en la creación de modelos de lenguaje. Un corpus bien preparado puede significar la diferencia entre un modelo que funciona correctamente y uno que falla por d…