La técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) ha emergido como una herramienta potente para mejorar las capacidades de los grandes modelos de lenguaje (LLMs). Al combinar el vasto conocimiento almacenado en fuentes de datos externas con el poder generativo de los LLMs, RAG permite abordar tareas complejas que requieren tanto conocimiento como creatividad. Hoy en día, las técnicas RAG
Groq ha lanzado LLaVA v1.5 7B, un innovador modelo de inteligencia artificial multimodal capaz de procesar tanto imágenes como texto, y que, según se informa, opera cuatro veces más rápido que el GPT-4o de OpenAI. Este modelo de última generación marca la primera incursión de Groq en el ámbito de la IA multimodal y promete revolucionar la interacción con la
Thomson Reuters (TR), una de las organizaciones de información más confiables del mundo, ha logrado en su división de investigación, Thomson Reuters Labs (TR Labs), notables avances en la implementación de procesos de operaciones de aprendizaje automático (MLOps). Estos esfuerzos han sido facilitados mediante la adopción de un marco de trabajo estandarizado que utiliza soluciones basadas en Amazon Web Services
En la actualidad, muchas aplicaciones de comercio electrónico buscan proporcionar a sus usuarios un chatbot con características humanas que los guíe en la elección del mejor regalo para sus seres queridos o amigos. Con el fin de mejorar la experiencia del cliente, el chatbot necesita involucrarse en una conversación natural que le permita entender las preferencias y necesidades del usuario,
La inteligencia artificial generativa (IA) está ganando popularidad en el ámbito empresarial debido a su versatilidad y su potencial para abordar una variedad de casos de uso. El verdadero valor de los modelos fundacionales (FMs) se realiza cuando se adaptan a datos específicos de dominio. Sin embargo, gestionar estos modelos a lo largo del negocio y su ciclo de vida
Kubernetes es una plataforma de orquestación popular para la gestión de contenedores, ideal para manejar cargas de trabajo variables típicas de aplicaciones de machine learning (ML) gracias a sus capacidades de escalabilidad y balanceo de carga. Los ingenieros de DevOps suelen utilizar Kubernetes para gestionar y escalar aplicaciones de ML. Sin embargo, antes de que un modelo de ML esté
