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Textos originales sobre React, Node.js, TypeScript y AI — de la misma práctica que nuestro software de operador. Cuerpo de los artículos en inglés.
Etiqueta: fine-tuning
Notas prácticas: ¿Qué descubre realmente un agente de diferenciación de modelos a partir de...
Guía práctica paso a paso: ¿Qué descubre realmente un agente de diferenciación de modelos a partir de los contratos, las verificaciones y los espacios para código adicional destinados a los equipos que utilizan este patrón?
2693 palabrasLeerNotas prácticas: Destilación de modelo pequeño — Parte 2: KD con etiquetas suaves fuera de política
Guía práctica paso a paso de Notas prácticas: Destilación de modelos pequeños — Parte 2: KD con etiquetas suaves fuera de política: contratos, verificaciones y espacios para código reutilizable para los equipos que implementan este patrón.
3831 palabrasLeerSmall Model, Big Leverage: lo que aprendimos al ajustar finamente NVIDIA Nemotron 3.5
Guía paso a paso para utilizar Small Model, Big Leverage: lo que aprendimos al ajustar finamente NVIDIA Nemotron 3.5: contratos, verificaciones y espacios para código reutilizable para los equipos que implementan este patrón.
3861 palabrasLeerNotas prácticas: Entrenamiento y adaptación de agentes de IA empresariales
Guía paso a paso para utilizar las notas prácticas: Entrenamiento y adaptación de agentes de IA empresariales: contratos, verificaciones y espacios para código integrable para los equipos que implementan este patrón.
9574 palabrasLeerDiagnosticar problemas en las salidas de los LLM: cuándo usar prompts, recuperación o ajuste fino
Un enfoque basado en los síntomas para determinar si una función de IA deficiente necesita un prompt mejor, una capa de recuperación o ajuste fino, y por qué entrenar un modelo con hechos tiene efectos negativos.
1607 palabrasLeerEjecutar un ajuste fino de LoRA localmente: verificar, fusionar y evitar fallos silenciosos
Demuestre que un adaptador LoRA realmente mejoró un modelo pequeño, fusione y sirva dicho modelo a través de una API local compatible con OpenAI, y detecte los fallos que generan resultados incorrectos pero presentados como correctos.
2595 palabrasLeerEntrenando tu propio juez de LLM: desde PandaLM y JudgeLM hasta Prometheus
Cómo se construyen los modelos de evaluación afinados, desde los datos y las rúbricas hasta el control de sesgos y la metaevaluación, además de una guía práctica para entrenar un juez de LLM específico del dominio.
8925 palabrasLeer¿Ajustar con precisión o llamar a la API? Costos de un pipeline de extracción de documentos
Un modelo de costos desarrollado para un flujo de documentos de auditoría muestra por qué la asignación de modelos es mejor que el ajuste fino en cuanto al precio, y cuándo la precisión del esquema o la residencia de datos en la UE justifican poseer un modelo.
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