Avances en Inferencia: Decodificación Especulativa Paralela en vLLM para Potenciar Modelos de Lenguaje P-EAGLE
Investigadores han presentado una técnica innovadora de decodificación llamada P-EAGLE, que promete mejorar significativamente el rendimiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Diseñada para superar las limitaciones del método EAGLE actual, conocido por su rapidez pero limitado por un proceso secuencial de redacción, P-EAGLE introduce un enfoque que permite la generación paralela […]
Mejora de la Inferencia de Modelos de Lenguaje en Amazon SageMaker AI con LLM-Optimizer de BentoML
El crecimiento de los modelos de lenguaje amplios (LLMs) ha facilitado la integración de inteligencia artificial en aplicaciones mediante el uso de llamadas a API. No obstante, muchas empresas prefieren alojar sus propios modelos, a pesar de los desafíos que supone gestionar infraestructuras y el elevado costo de las GPUs. Esta tendencia se debe a […]
Mejorando Rendimiento y Calidad en Modelos de Lenguaje Grande
El uso de modelos de lenguaje grandes (LLMs) en diversos sectores industriales se encuentra en pleno auge, aunque también enfrenta importantes desafíos. Uno de los principales problemas es la inconsistencia en las respuestas generadas; a menudo, al plantear la misma pregunta en diferentes ocasiones, se obtienen respuestas divergentes. Esta situación puede ser particularmente frustrante en […]
Optimización de LlMOps: Mejores Prácticas para la Gestión de Modelos de Lenguaje en Acción
El próximo 23 de abril de 2025, a las 6 pm GMT, se realizará un evento virtual titulado «LLMOps en acción: Simplificando el camino desde el prototipo hasta la producción». Esta sesión, que promete ser un hito en la comunidad de la inteligencia artificial, permitirá a científicos de datos, ingenieros y usuarios finales colaborar de […]
Mejora de Modelos de Lenguaje con Datos Sintéticos para preguntas y respuestas Contextuales Usando Amazon Bedrock
La adopción de inteligencia artificial en el ámbito empresarial continúa su avance con soluciones cada vez más sofisticadas, destinadas a satisfacer las crecientes demandas de personalización y eficiencia. Una de las innovaciones más destacadas en este terreno es el uso de modelos de lenguaje generadores a gran escala, facilitado por plataformas como Amazon Bedrock. Esta […]
La caída de los datos centralizados y el futuro de los modelos de lenguaje grande
En el reciente Generative AI Summit en Austin, Gregory Allen, cofundador y CEO de Datasent, compartió su experiencia sobre los desafíos y el futuro de la inteligencia artificial (IA) y el almacenamiento de datos. Allen, quien vendió su última empresa en 2021, comentó sobre el periodo de inactividad que siguió a la venta y cómo […]