La inteligencia artificial

Se apoya en modelos de deep learning (aprendizaje profundo) para crear contenido nuevo.

El machine learning (aprendizaje automático) entrena a una computadora para que encuentre patrones y haga predicciones.

Procesa los datos con ayuda de un algoritmo inspirado en el cerebro humano.

Se trata de un tipo de modelo de machine learning entrenado previamente para llevar a cabo diversas tareas.

Comprenden y generan lenguaje humano.

Permite que los analistas de datos y los desarrolladores trabajen de manera eficiente.

Integra modelos de machine learning a los procesos de desarrollo de software.

Utiliza la inteligencia artificial para mejorar o remplazar de forma parcial una serie de procesos y tareas relacionados con las operaciones de TI.

Las aplicaciones de inteligencia artificial/machine learning benefician a distintos sectores.

La inteligencia artificial puede ser muy útil para las ciencias biológicas, los proveedores y los beneficiarios.

Los proveedores de servicios utilizan la inteligencia artificial para superar la complejidad de la red, las ineficiencias operativas y continuar siendo competitivos en el mercado.

La inteligencia artificial puede mejorar el servicio al cliente y la eficiencia operativa en este sector.

Con la inteligencia artificial en el extremo de la red, los dispositivos pueden tomar decisiones más inteligentes con mayor rapidez.

Las operaciones de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMOps) gestionan y automatizan el ciclo de vida de los LLM.

Son conjuntos de tecnologías que se usan para desarrollar, entrenar y ejecutar modelos de machine learning.

Es un proyecto open source que se utiliza para mejorar los LLM.

La generación aumentada por recuperación (RAG) enlaza los recursos externos a un LLM para que arroje resultados más precisos.

Utilizan la inteligencia artificial para mejorar los flujos de trabajo humano.

El objetivo de ambos es mejorar los LLM, pero utilizan distintos métodos. Con la RAG no se altera el modelo, mientras que con el perfeccionamiento se deben ajustar los parámetros.

Granite es una serie de LLM que creó IBM para las aplicaciones empresariales que admiten casos prácticos de inteligencia artificial generativa, como el lenguaje y el código.

La inteligencia artificial con agentes (Agentic AI) un sistema de software que está diseñado para interactuar con los datos y las herramientas con la mínima intervención humana.

Compara la inteligencia artificial predictiva con la generativa y descubre cuál es la más adecuada para tus casos prácticos.

Los LLM y los modelos de lenguaje pequeños (SLM) son tipos de sistemas de inteligencia artificial que se entrenan para interpretar el lenguaje humano, que incluye a los lenguajes de programación.

Se da cuando un modelo de inteligencia artificial brinda una respuesta que se basa en los datos.

Los modelos de lenguaje de gran tamaño virtuales (vLLM) son una biblioteca de código open source que permite que los LLM lleven a cabo cálculos de forma más eficiente y según sea necesario.

Las técnicas LoRA y QLoRA facilitan el perfeccionamiento de los LLM, pero se diferencian en el modo en que manipulan el modelo y utilizan el almacenamiento.

El perfeccionamiento eficiente de parámetros es un conjunto de técnicas que ajustan solo una parte de los parámetros que están dentro de un LLM para utilizar menos recursos.