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Este artículo técnico profundiza en las estrategias de Prompt Engineering avanzado, esenciales para desarrolladores que buscan ir más allá de las interacciones básicas con Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs). Cubre en detalle el concepto de Chain-of-T...
La inferencia causal es una disciplina crítica que permite a los desarrolladores y científicos de datos discernir las relaciones de causa y efecto, superando las limitaciones de los modelos predictivos basados únicamente en la correlación. Este artíc...
Los sistemas de recomendación son cruciales en la era digital, pero los métodos tradicionales a menudo fallan en capturar la riqueza de las interacciones relacionales. Las Redes Neuronales Gráficas (GNNs) ofrecen una alternativa poderosa al modelar u...
La observabilidad y el monitoreo son fases críticas en el ciclo de vida de MLOps, esenciales para asegurar que los modelos de Machine Learning desplegados en producción mantengan su rendimiento y fiabilidad. Los desarrolladores aprenderán sobre los d...
Los modelos de Machine Learning en producción se enfrentan al desafío de la obsolescencia debido a la deriva de datos y el olvido catastrófico. El Aprendizaje Continuo (Continual Learning) y el Online Learning ofrecen soluciones para que los modelos ...
Los LLMs son potentes, pero sus limitaciones en cuanto a alucinaciones y conocimiento específico del dominio pueden ser un obstáculo en producción. Este artículo profundiza en cómo las Bases de Datos Gráficas, con Neo4j a la cabeza, ofrecen una soluc...
Los modelos de difusión son una clase avanzada de modelos generativos que transforman ruido aleatorio en datos realistas mediante un proceso iterativo de denoising. A diferencia de las GANs, ofrecen mayor estabilidad de entrenamiento y una calidad su...
Este artículo ofrece una inmersión profunda en BentoML, una plataforma unificada para el servicio de modelos de Machine Learning. Se explican conceptos fundamentales como Bentos, Services y Runners, destacando cómo BentoML simplifica el empaquetado, ...
Este artículo explora en profundidad las técnicas de Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT), centrándose en LoRA (Low-Rank Adaptation) y QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation), como soluciones clave para la adaptación de Grandes Modelos de Lenguaje (L...
El control continuo es un desafío clave en el Aprendizaje por Refuerzo, especialmente para aplicaciones como la robótica y los vehículos autónomos, donde las acciones no son discretas sino que varían en un rango continuo. Este artículo aborda cómo el...
La evaluación de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) en entornos de producción es un desafío complejo que va más allá de las métricas tradicionales como BLEU o ROUGE. Este artículo profundiza en la necesidad de una evaluación extrínseca, que mi...
La alineación de Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) es crucial para asegurar que sus respuestas sean seguras, útiles y sigan las instrucciones humanas, superando las limitaciones del pre-entrenamiento. Este artículo realiza una inmersión profunda en ...
