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Modelos e integraciones · 28 artículos · Página 2 de 3
Guía práctica del ajuste fino de modelos de lenguaje con datos de dominio: datasets, estrategias de entrenamiento, evaluación y despliegue.
Diseña pipelines RAG que superen la fase de demo: estrategias de chunking, optimización de embeddings, reranking y métricas de evaluación.
Técnicas prácticas para detectar y mitigar el sesgo en pipelines de machine learning, desde los datos hasta el despliegue y el monitoreo del modelo.
Conceptos de federated learning, patrones de implementación y retos prácticos de entrenar modelos en dispositivos distribuidos preservando la privacidad.
Detección de anomalías en métricas de aplicaciones: métodos estadísticos, z-scores, medias móviles, descomposición estacional y alertas sin fatiga.
Cómo integrar LLMs en la revisión de código: bots automáticos, prompts para detectar errores, análisis de seguridad y el equilibrio con el criterio humano.
Guía práctica de bases de datos vectoriales para búsqueda por similitud: embeddings, indexación, métricas de distancia y cuándo elegir cada opción.
Cómo crear pipelines de NLP listos para producción: preprocesamiento, tokenización, embeddings, clasificación y extracción de entidades.
Introducción práctica a los sistemas de recomendación: filtrado colaborativo, basado en contenido e híbrido, con implementaciones en TypeScript.
Un recorrido para desarrolladores por la arquitectura Transformer tras GPT, BERT y los LLM: self-attention, codificación posicional y encoder-decoder.
Introducción práctica al aprendizaje por refuerzo: agentes, entornos, recompensas y políticas, con ejemplos en TypeScript sobre problemas conocidos.
Guía para principiantes de visión por computadora con Python y OpenCV: procesamiento de imágenes, detección de bordes y objetos, y un clasificador.