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Afinamiento de modelos de lenguaje de gran escala con Amazon SageMaker Autopilot: optimización y rendimiento mejorado

En el ámbito de la inteligencia artificial, el ajuste fino de modelos base se ha consolidado como un proceso esencial para mejorar la precisión y especificidad de las respuestas generadas por estos modelos en diversos dominios. Un reciente experimento ha puesto de relieve la efectividad de esta técnica utilizando Amazon SageMaker Autopilot y el SDK AutoMLV2, logrando afinar un modelo

Implementación De Principios De IA Responsable En Inferencia Por Lotes Con Amazon Bedrock

En un movimiento innovador para la industria tecnológica, Amazon Web Services (AWS) ha anunciado recientemente la inclusión de la inferencia por lotes en su servicio Amazon Bedrock. Esta novedad promete revolucionar la manera en que las organizaciones procesan grandes volúmenes de datos, ofreciendo una solución más económica—reduciendo los costos en un 50% en comparación con los precios estándar—así como robustas

Mejora del 18% en el Entrenamiento de Modelos LLM con FP8 en Instancias Amazon SageMaker P5

En el ámbito de la inteligencia artificial, los modelos de lenguaje a gran escala, conocidos como LLMs, han cobrado un protagonismo esencial en las investigaciones más recientes. Estos sistemas de IA son capaces de comprender y generar lenguaje natural con gran agilidad y flexibilidad. El avance en el entrenamiento de LLMs ha sido notable, con organizaciones que buscan constantemente ampliar

Optimización de Aplicaciones RAG con Filtrado Inteligente de Metadatos Usando Amazon Bedrock

En la era actual, donde la inteligencia artificial (IA) juega un papel crucial en diversas industrias, la técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) se ha consolidado como un elemento esencial para aumentar la precisión y la relevancia de las respuestas producidas por los modelos de lenguaje de gran escala (LLM). El éxito de RAG depende en gran medida de

Automatiza respuestas de correo electrónico de preguntas frecuentes con Amazon Bedrock usando bases de conocimiento.

El correo electrónico sigue siendo una herramienta esencial en el ámbito corporativo, especialmente en departamentos como Recursos Humanos (RRHH), donde responder a las consultas de empleados y candidatos puede consumir gran parte del tiempo y recursos. Este escenario, caracterizado por la necesidad de respuestas rápidas y precisas, se enfrenta al reto de manejar un extenso conjunto de conocimientos necesarios para

Unificación de Datos en Amazon: Aurora y S3 para Insights con Amazon QuickSight

En el dinámico entorno empresarial actual, donde el volumen y la diversidad de datos crecen a un ritmo vertiginoso, las organizaciones enfrentan el desafío de extraer información útil de múltiples fuentes dispersas a lo largo de su infraestructura tecnológica. Desde datos ordenados en bases específicas hasta información menos estructurada almacenada en repositorios de documentos, el reto principal es encontrar mecanismos

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