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La IA agéntica es una rama avanzada de la inteligencia artificial que capacita a los sistemas para actuar de forma autónoma, tomar decisiones y realizar tareas complejas con una supervisión humana mínima. A diferencia de la IA tradicional, los sistemas agénticos analizan datos, se adaptan a entornos dinámicos y ejecutan procesos de múltiples pasos con autonomía y eficiencia.
El ajuste fino de modelos adapta modelos pre-entrenados a nuevas tareas realizando pequeñas modificaciones, reduciendo la necesidad de datos y recursos. Descubre cómo el ajuste fino aprovecha el aprendizaje por transferencia, diferentes técnicas, mejores prácticas y métricas de evaluación para mejorar eficientemente el rendimiento de modelos en PLN, visión por computadora y más.
La detección de idioma en los grandes modelos de lenguaje (LLMs) es el proceso mediante el cual estos modelos identifican el idioma del texto de entrada, permitiendo un procesamiento preciso para aplicaciones multilingües como chatbots, traducción y moderación de contenido.
El encadenamiento de modelos es una técnica de aprendizaje automático en la que varios modelos se enlazan secuencialmente, utilizando la salida de cada modelo como la entrada del siguiente. Este enfoque mejora la modularidad, flexibilidad y escalabilidad para tareas complejas en IA, LLMs y aplicaciones empresariales.
Hemos probado y clasificado las capacidades de redacción de 5 modelos populares disponibles en FlowHunt para encontrar el mejor LLM para crear contenido.
La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es un avanzado marco de IA que combina sistemas tradicionales de recuperación de información con grandes modelos de lenguaje generativos (LLMs), permitiendo a la IA generar textos más precisos, actuales y contextualmente relevantes mediante la integración de conocimiento externo.
Un metaprompt en inteligencia artificial es una instrucción de alto nivel diseñada para generar o mejorar otros prompts para grandes modelos de lenguaje (LLMs), mejorando los resultados de la IA, automatizando tareas y optimizando el razonamiento de múltiples pasos en chatbots y flujos de automatización.
El prompting recursivo es una técnica de IA utilizada con grandes modelos de lenguaje como GPT-4, que permite a los usuarios refinar iterativamente los resultados mediante un diálogo de ida y vuelta para obtener respuestas de mayor calidad y precisión.
El resumen de textos es un proceso esencial de la IA que destila documentos extensos en resúmenes concisos, preservando la información y el significado clave. Aprovechando Modelos de Lenguaje de gran tamaño como GPT-4 y BERT, permite gestionar y comprender eficientemente grandes volúmenes de contenido digital mediante métodos abstractivos, extractivos e híbridos.
Las tendencias en tecnología de IA abarcan los avances actuales y emergentes en inteligencia artificial, incluyendo aprendizaje automático, grandes modelos de lenguaje, capacidades multimodales e IA generativa, que están moldeando las industrias e influyendo en el desarrollo tecnológico futuro.
Explora los vehículos autónomos: coches sin conductor que utilizan IA, sensores y conectividad para operar sin intervención humana. Aprende sobre sus tecnologías clave, el papel de la IA, la integración de LLM, los desafíos y el futuro del transporte inteligente.
