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Keep up to date with the latest techniques, tools, and research in Large Language Models. Our blog talks about data science, uses, & responsible AI practices.
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Guía Llama 3.2: Cómo funciona, casos de uso y más
Meta lanza Llama 3.2, que incluye LLM de visión pequeños y medianos (11B y 90B) junto con modelos ligeros de sólo texto (1B y 3B). También presenta la Distribución de Pila Llama.
26 de septiembre de 2024
Guía del SO LLM: Comprender los sistemas operativos de IA
Descubre qué es un SO LLM, cómo contrasta con los sistemas tradicionales como Windows o Linux, y explora los primeros ejemplos como AIOS, BabyAGI y MemGPT.
25 de septiembre de 2024
Explicación de los chips de IA: Cómo funcionan los chips de IA, tendencias del sector, aplicaciones
Los chips de IA son procesadores especializados diseñados para acelerar la ejecución de tareas de inteligencia artificial, que suelen implicar operaciones matriciales a gran escala y procesamiento paralelo.
Bhavishya Pandit
30 de agosto de 2024
SAM 2: Primeros pasos con el modelo 2 de Segmentar cualquier cosa de Meta
El SAM 2 (Segment Anything Model 2) de Meta AI es el primer modelo unificado capaz de segmentar cualquier objeto tanto en imágenes como en vídeos en tiempo real.
29 de agosto de 2024
Explicación de la destilación del LLM: Aplicaciones, implementación y más
La destilación es una técnica de entrenamiento de LLM en la que un modelo más pequeño y eficiente (como GPT-4o mini) se entrena para imitar el comportamiento y los conocimientos de un modelo más grande y complejo (como GPT-4o).
Stanislav Karzhev
29 de agosto de 2024
¿Qué es vector embedding? Una explicación intuitiva
Vector embedding refiere a representaciones numéricas de palabras o frases que captan sus significados y relaciones, ayudando a los modelos de aprendizaje automático a comprender el texto con mayor eficacia.
14 de agosto de 2024
Mezcla de un millón de expertos (MoME): Explicación de los conceptos clave
MoME (Mezcla de Millones de Expertos) es un modelo de lenguaje escalable que utiliza la Mezcla de Expertos (MoE) con un mecanismo de encaminamiento llamado PEER para utilizar eficazmente millones de redes especializadas.
Bhavishya Pandit
14 de agosto de 2024