Artículos LLM

Aprende métodos RAG avanzados como la recuperación densa, el reranking o el razonamiento multipaso para abordar problemas como la alucinación o la ambigüedad.

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.

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.

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.

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.

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).

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.

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.