¿Qué es la inteligencia artificial?

Se apoya en modelos de aprendizaje profundo para crear contenido nuevo.

El machine learning (aprendizaje automático) entrena a una computadora para que encuentre patrones y haga predicciones.

Procesa los datos con ayuda de un algoritmo inspirado en el cerebro humano.

Se trata de un tipo de modelo de machine learning entrenado previamente para llevar a cabo diversas tareas.

Comprenden y generan lenguaje humano.

Permite que los analistas de datos y los desarrolladores trabajen de manera eficiente.

Integra modelos de aprendizaje automático a los procesos de desarrollo de software.

Utiliza la IA para mejorar o remplazar de forma parcial una serie de procesos y tareas relacionados con las operaciones de TI.

Las aplicaciones de inteligencia artificial/machine learning benefician a distintos sectores.

La IA puede ser muy útil para las ciencias biológicas, los proveedores y los beneficiarios.

Los proveedores de servicios utilizan la inteligencia artificial para superar la complejidad de la red, las ineficiencias operativas y la competencia en el mercado.

La IA puede mejorar el servicio al cliente y la eficiencia operativa en este sector.

Con la IA en el extremo de la red, los dispositivos pueden tomar decisiones más inteligentes con mayor rapidez.

Con las LLMOps se gestiona y automatiza el ciclo de vida de los LLM.

Una plataforma de inteligencia artificial consiste en un conjunto de tecnologías para desarrollar, entrenar y ejecutar modelos de machine learning.

Con InstructLab, es más fácil personalizar los LLM con datos privados.

La generación aumentada por recuperación (RAG) conecta los recursos externos a un LLM para obtener un resultado más preciso.

Las aplicaciones inteligentes usan la inteligencia artificial para mejorar los flujos de trabajo humano.

Tanto la RAG como el perfeccionamiento cumplen la función de mejorar los LLM, pero emplean métodos distintos. Con la RAG no se alteran los modelos, mientras que con el perfeccionamiento se deben ajustar sus parámetros.

Granite es una serie de LLM creados por IMB para aplicaciones empresariales que ofrecen soporte a casos prácticos de inteligencia artificial generativa, como el lenguaje y el código.

La inteligencia artificial con agentes es un sistema de software que interactúa con datos y herramientas para que la intervención humana sea mínima.

Compara la inteligencia artificial predictiva y la generativa para determinar la opción que mejor se adapta a los casos prácticos de tu empresa.

Los modelos de lenguaje pequeños (SLM) y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son dos tipos de sistemas de inteligencia artificial que se entrenan para interpretar el lenguaje humano, incluidos los lenguajes de programación.

La inferencia de la inteligencia artificial ocurre cuando un modelo de inteligencia artificial proporciona una respuesta a partir de datos.

Los modelos de lenguaje de gran tamaño virtuales (vLLM) son una biblioteca de código open source que permite que los LLM lleven a cabo cálculos de forma más eficiente y según sea necesario.

Las técnicas LoRA y QLoRA facilitan el perfeccionamiento de los LLM, pero se diferencian en el modo en que manipulan el modelo y utilizan el almacenamiento.

El perfeccionamiento con eficiencia de parámetros (PEFT) es un conjunto de técnicas que permiten ajustar solo una parte de los parámetros de un LLM para utilizar menos recursos.

La inteligencia artificial en la empresa conlleva sus propios desafíos y ventajas a mayor escala.

Los modelos como servicio (MaaS) son un enfoque para distribuir modelos de inteligencia artificial como recursos compartidos, lo que permite que los usuarios de una empresa accedan a ellos cuando los necesiten.

Descubre el funcionamiento de cada tecnología, sus ventajas únicas y la forma en que pueden colaborar para ofrecer soluciones más inteligentes.

La seguridad de la inteligencia artificial protege a las aplicaciones de esta tecnología de los ataques maliciosos que debilitan las cargas de trabajo y manipulan los datos.

El protocolo de contexto de modelos (MCP) es un protocolo open source que permite la conexión bidireccional y la comunicación estandarizada entre las aplicaciones de inteligencia artificial y los servicios externos.

llm-d es un marco open source que agiliza la inferencia de los LLM según sea necesario.

La inferencia distribuida permite que los modelos de inteligencia artificial procesen las cargas de trabajo de manera más eficiente al dividir la tarea de inferencia entre un grupo de dispositivos interconectados.

Obtén información sobre la forma en que LinkedIn, Roblox y Amazon utilizan los vLLM para agilizar la inferencia de la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial explicable (XAI) consiste en un conjunto de técnicas que se aplican durante el ciclo de vida del machine learning (aprendizaje automático), con el objetivo de que los resultados de la inteligencia artificial sean más comprensibles y transparentes.

Cuando se integran los LLM en una aplicación de inteligencia artificial, los vLLM son ideales para la producción de alto rendimiento, y Ollama es excelente para el desarrollo local.