Friki Work

La implementación de Modelos de Lenguaje Extensos (LLM) en dispositivos locales se enfrenta constantemente a dos obstáculos principales: el consumo excesivo de memoria de almacenamiento y la elevada latencia durante la inferencia. qmd, un motor de búsqueda semántica local, aborda estos problemas mediante técnicas avanzadas de compresión que per ...

Recientemente, he estado realizando pruebas de aplicaciones de IA basadas en Oracle, y las aplicaciones de IA requieren necesariamente la configuración de modelos LLM. Aunque son configuraciones simples, encontré algunos puntos críticos que documento para futuras referencias. Configuración del modelo de Embedding Sintaxis especial para p ...

El modelo Llama-2-13b-chat-ms destaca por su capacidad para mantener conversaciones fluidas y preciass. Para maximizar su rendimiento, es fundamental aplicar técnicas de ingeniería de prompts que guíen al modelo hacia el resultado deseado. A continuación, se presentan diez estrategias diseñadas para mejorar la calidad de las respuestas y la pre ...

El uso efectivo de modelos de lenguaje grandes (LLMs) como Nanbeige4.1-3B a menudo reside en dominar su función de generación. Si bien puedes haber ejecutado el modelo y obtenido respuestas, es común encontrarse con resultados que varían desde coherentes hasta inconsistentes, o que no se ajustan al formato deseado (por ejemplo, código mal estru ...

El despliegue de modelos de lenguaje de gran escala (LLM) en entornos locales permite un control total sobre la privacidad y los costos. Para equipos con recursos moderados, como aquellos equipados con una GPU NVIDIA RTX 3060 de 6GB VRAM, el modelo Qwen 3.5:4b representa un equilibrio óptimo entre rendimiento y consumo de recursos. Justificació ...

Este artículo analiza la distinción fundamental entre los grandes modelos de lenguaje (LLMs) y los agentes de IA, destacando que un agente es una arquitectura a nivel de sistema, no simplemente una versión mejorada del modelo. Se examinan los escenarios ideales para el uso de agentes (razonamiento multi-paso, toma de decisiones dinámica, invoca ...

Cuando escuché por primera vez el término "grafo de conocimiento", me pareció intimidante, aunque no era precisamente la complejidad técnica lo que me preocupaba, sino lo laborioso que parecía ser todo el proceso de construcción. He intentado construir grafos de conocimiento anteriormente y no tuvo éxito. Los grafos son una de las mej ...

LangChain se ha consolidado como un entorno de trabajo esencial para orquestar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Su arquitectura permite a los desarrolladores conectar modelos generativos con fuentes de datos extenras, APIs y herramientas de cálculo, facilitando la creación de flujos de trabajo complejos y contextualizados. Configuració ...

Conceptos Fundamentales y Casos de Uso de Text-to-SQL En el contexto actual de explosión de datos corporativos, la traducción de lenguaje natural a consultas estructuradas (Text-to-SQL) se ha consolidado como una capacidad crítica. Esta tecnología abstrae la complejidad del lenguaje SQL, permitiendo a los usuarios interactuar directamente con b ...

Fundamentos de los Embeddings y Espacios Vectoriales En el desarrollo de aplicaciones basadas en inteligencia artificial, la transformación de datos no estructurados en secuencias numéricas es un proceso crítico. La vectorización, comúnmente conocida como generación de embeddings, mapea textos, imágenes o audios a un espacio vectorial continuo ...