Amazon Web Services (AWS) ha dado un paso adelante en la utilización de inteligencia artificial para el análisis de datos multimodales al introducir dos enfoques innovadores que prometen transformar la manera en que interactuamos con información compleja. En los últimos avances presentados, AWS ha compartido cómo los modelos de inteligencia artificial pueden ser aplicados para obtener valiosa información a partir
En el ámbito del desarrollo de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), Amazon Web Services (AWS) ha dado un paso significativo al integrar SageMaker con MLflow. Esta herramienta de código abierto es ampliamente utilizada para organizar, rastrear y analizar experimentos de IA generativa y ML. Gracias a esta colaboración, los científicos de datos ahora tienen un medio
Amazon Web Services ha dado un paso adelante en la innovación tecnológica anunciando el lanzamiento de una nueva característica en su plataforma Amazon Bedrock, denominada «Model Distillation». Esta herramienta promete transformar la manera en que las empresas implementan modelos de inteligencia artificial (IA), al ofrecer soluciones más eficientes y rentables sin comprometer la precisión. La destilación de modelos se basa
En un mundo donde la inteligencia artificial avanza a pasos agigantados, la transición de flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML) desde prototipos iniciales hasta implementaciones a gran escala puede ser un desafío formidable. Para abordar esta dificultad, Amazon ha lanzado una integración entre SageMaker Studio y SageMaker HyperPod, que busca simplificar este proceso complejo. Al avanzar de la prueba
En un entorno empresarial que no deja de transformarse, las compañías a nivel global están apostando por la inteligencia artificial generativa como una herramienta clave para revolucionar sus prácticas de negocio. Según un estudio realizado por Telecom Advisory Services, se espera que esta tecnología incremente el PIB mundial en más de un billón de dólares entre 2024 y 2030. Empresas
Las organizaciones modernas atraviesan un panorama tecnológico en constante evolución, donde la adaptación de modelos de lenguaje extenso (LLMs, por sus siglas en inglés) se ha vuelto crucial para mantener su competitividad. La personalización de estos modelos no es una tarea sencilla, ya que exige acceso a recursos computacionales de alta gama, cuya demanda ha crecido exponencialmente. Sectores críticos como
