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#Fine tuning

13 artículos encontrados.

Thinking Machines lanza Inkling: el modelo abierto de Murati que desafia a EE.UU. pero no a China
Modelos IA

Thinking Machines lanza Inkling: el modelo abierto de Murati que desafia a EE.UU. pero no a China

La ex-CTO de OpenAI presenta un modelo de 975B parametros que lidera en EE.UU. pero se queda atras frente a China. Descubre por que es clave para el fine-tuning.

5 min lectura2semIAOnda Redaccion
Fine‑Tuning de LLMs sin RLHF: la revolución de DPO en Python
Investigación

Fine‑Tuning de LLMs sin RLHF: la revolución de DPO en Python

Descubre cómo el método DPO permite entrenar modelos de lenguaje con preferencias humanas sin usar aprendizaje por refuerzo. Este enfoque abre la puerta a ajustes más seguros y eficientes.

5 min lectura3semIAOnda Redaccion
El manifiesto de Mira Murati: Hacia una IA centrada en el humano y personalizada
Modelos IA

El manifiesto de Mira Murati: Hacia una IA centrada en el humano y personalizada

Thinking Machines Lab propone un cambio de paradigma: modelos con pesos personalizables para garantizar la soberanía del usuario. Un giro técnico hacia la descentralización de la IA.

5 min lectura3semIAOnda Redaccion
Los dos problemas de los LLM que me hicieron retroceder y cómo los solucioné
Investigación

Los dos problemas de los LLM que me hicieron retroceder y cómo los solucioné

Las alucinaciones y la pérdida de memoria en los modelos de lenguaje no son fallos temporales; son inherentes a su arquitectura. Descubrí estrategias prácticas para mitigarlas y mejorar su fiabilidad.

5 min lectura5semIAOnda Redaccion
Fine-tuning un modelo 8B: el experimento que mostró que $1.500 pueden superar $50.000
Investigación

Fine-tuning un modelo 8B: el experimento que mostró que $1.500 pueden superar $50.000

Un experimento comparó tres métodos de ajuste fino de un modelo 8B: fine-tuning completo, LoRA y QLoRA. El método más barato superó al costoso, revelando el potencial de un entrenamiento eficiente y asequible para la IA.

5 min lectura6semIAOnda Redaccion
Más allá del caché: la estrategia completa para optimizar costos de modelos LLM
Herramientas

Más allá del caché: la estrategia completa para optimizar costos de modelos LLM

El caching reduce un 30% los costos, pero el 70% restante exige optimización integral. Descubre cómo combinar infraestructura, fine-tuning y monitoreo para maximizar eficiencia en IA generativa.

5 min lectura7semIAOnda Redaccion
Fine-Tuning de LLMs 2026: LoRA, QLoRA y el Futuro de la IA Personalizada
Tutoriales

Fine-Tuning de LLMs 2026: LoRA, QLoRA y el Futuro de la IA Personalizada

Domina las técnicas más avanzadas para adaptar modelos de lenguaje como Llama 3. Guía completa para profesionales que quieren implementar IA especializada sin recursos excesivos.

5 min lectura7semIAOnda Redaccion
SafeGene: La solución para evitar que el fine-tuning 'rompa' la seguridad de los LLM
Investigación

SafeGene: La solución para evitar que el fine-tuning 'rompa' la seguridad de los LLM

Un nuevo enfoque propone adaptadores reutilizables para mantener la alineación de seguridad en modelos ajustados, evitando que el entrenamiento especializado cree vulnerabilidades.

5 min lectura8semIAOnda Redaccion
Ajuste Fino de LFM2 con QLoRA y DPO en Colab
Tutoriales

Ajuste Fino de LFM2 con QLoRA y DPO en Colab

Guía práctica para optimizar modelos LFM2 usando técnicas avanzadas de fine-tuning. Descubre cómo alinear modelos con preferencias humanas eficientemente.

5 min lectura9semIAOnda Redaccion
Amazon agiliza el entrenamiento de modelos de lenguaje en SageMaker con Llama y otros agentes
Herramientas

Amazon agiliza el entrenamiento de modelos de lenguaje en SageMaker con Llama y otros agentes

La plataforma de Inteligencia Artificial de Amazon ofrece ahora herramientas para que los desarrolladores puedan personalizar modelos de lenguaje de manera más eficiente y eficaz.

5 min lectura13semIAOnda Redaccion
NVIDIA Presenta PivotRL: Un Marco de Inteligencia Artificial para Tareas Agentes con Mayor Eficacia
Modelos IA

NVIDIA Presenta PivotRL: Un Marco de Inteligencia Artificial para Tareas Agentes con Mayor Eficacia

NVIDIA introduce PivotRL, un marco innovador de Inteligencia Artificial que logra una alta precisión en tareas agentes con solo un cuarto de las iteraciones necesarias habitualmente. Este avance revoluciona el mundo de la inteligencia artificial.

5 min lectura19semIAOnda Redaccion
Revoluciona el aprendizaje de lenguaje: TinyLoRA, el método de ajuste fino que reduce la complejidad de los modelos de lenguaje a 13 parámetros
Investigación

Revoluciona el aprendizaje de lenguaje: TinyLoRA, el método de ajuste fino que reduce la complejidad de los modelos de lenguaje a 13 parámetros

Un equipo de investigadores de FAIR, la Universidad de Cornell y la Universidad de Carnegie Mellon logra un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial al introducir un método de ajuste fino que reduce la complejidad de los modelos de lenguaje a solo 13 parámetros, alcanzando un rendimiento del 91,8% en el conjunto de datos GSM8K.

5 min lectura19semIAOnda Redaccion
Diferencias clave entre RAG, fine-tuning y ingeniería de prompts: ¿cuándo utilizar cada técnica?
Investigación

Diferencias clave entre RAG, fine-tuning y ingeniería de prompts: ¿cuándo utilizar cada técnica?

Las empresas tech suelen confundir estas tres herramientas costosas de IA. ¡Descubre cuándo es hora de invertir en cada una de ellas!

5 min lectura19semIAOnda Redaccion