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La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es fundamental para la precisión de los LLMs, pero su implementación básica esconde fallos críticos que merman el rendimiento y provocan alucinaciones. Este artículo revela tres técnicas avanzadas que la...
Este artículo revela por qué la inferencia de modelos de IA sin optimizar es un cuello de botella costoso, llevando a latencia excesiva y facturas de la nube disparadas, con ineficiencias que pueden superar el 73%. La solución, utilizada por gigantes...
Mientras la mayoría de desarrolladores se frustra con la lentitud y el alto costo de desplegar Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) usando arquitecturas REST tradicionales, un selecto grupo de ingenieros en las empresas líderes ha dominado un 'secreto'...
Este artículo revela un "anti-patrón" común en el despliegue de modelos de Inteligencia Artificial que está costando a las empresas hasta un 73% más de lo necesario en gastos de inferencia. Explora cómo la inferencia ineficiente uno a uno en GPUs sub...
Los Autoencoders Variacionales (VAEs) son una clase avanzada de modelos generativos que extienden los autoencoders tradicionales al introducir un enfoque probabilístico. En lugar de mapear entradas a puntos discretos en un espacio latente, los VAEs a...
Los métodos de ensamblaje son una estrategia fundamental en Machine Learning para superar las limitaciones de los modelos individuales. Este artículo detalla cómo técnicas como Bagging (ej. Random Forest), Boosting (ej. Gradient Boosting) y Stacking ...
La gobernanza de modelos de IA es fundamental para el despliegue responsable de sistemas de inteligencia artificial en producción. Este artículo profundiza en cómo integrar la gobernanza dentro de las prácticas de MLOps, abordando pilares clave como ...
La gestión de versiones y el linaje de modelos son esenciales en MLOps para garantizar la reproducibilidad, auditoría y depuración de los modelos de Machine Learning en entornos de producción. El artículo detalla por qué es insuficiente versionar sol...
La IA Explicable (XAI) aborda el problema de la "caja negra" en los modelos de Machine Learning, permitiendo a los desarrolladores comprender por qué un modelo toma ciertas decisiones. Este artículo profundiza en dos técnicas clave: LIME (Local Inter...
El Machine Learning tradicional se enfoca en la predicción basada en correlaciones, lo que limita su capacidad para informar decisiones estratégicas que requieren entender relaciones de causa y efecto. Este artículo profundiza en la inferencia causal...
Los Feature Stores son una pieza fundamental en la arquitectura de MLOps, diseñados para centralizar el almacenamiento, la gestión y el servicio de características utilizadas en modelos de Machine Learning. Su principal valor radica en resolver el de...
Este artículo técnico profundiza en las Redes Neuronales Gráficas (GNNs), una clase de modelos de Deep Learning esenciales para trabajar con datos no euclidianos representados como grafos. Se explica el paradigma fundamental del paso de mensajes, don...
