Modelos de Lenguaje Pequeños Efectivos Microsoft’s phi-1.5 con 1.3 Mil Millones de Parámetros

Aprende sobre el modelo de Microsoft con 1.3 mil millones de parámetros que ha superado al modelo de Llama 2 con 7 mi...

Balanceo de carga efectivo con Ray en Amazon SageMaker

En publicaciones anteriores (por ejemplo, aquí) hemos profundizado en la importancia de perfilar y optimizar el rendi...

Un enfoque simple (pero efectivo) para implementar pruebas unitarias para los modelos de dbt

La prueba unitaria de los modelos de dbt siempre ha sido una de las piezas faltantes más críticas del ecosistema de d...

La IA está construyendo anticuerpos altamente efectivos que los humanos ni siquiera pueden imaginar

Los robots, las computadoras y los algoritmos están buscando nuevas terapias potenciales de maneras que los humanos n...

Investigadores de CMU proponen un método de ataque simple y efectivo que provoca que los modelos de lenguaje alineados generen comportamientos objetables con una alta tasa de éxito.

Los modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés) son avances recientes en modelos de aprendizaje profu...

La tecnología ‘Paga con la palma de la mano’ sin efectivo de Amazon solo requiere un gesto de la mano

El gigante minorista Amazon ha anunciado un nuevo servicio de transacciones sin contacto que permite a los compradore...

AI Generativa y MLOps Una Combinación Poderosa para el Desarrollo Eficiente y Efectivo de la Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial está logrando avances notables en casi todos los ámbitos posibles. Ha proporcionado alas a...

Sí, los Transformers son efectivos para el pronóstico de series de tiempo (+ Autoformer)

Introducción Hace unos meses, presentamos el modelo Informer (Zhou, Haoyi, et al., 2021), que es un Transformer de se...

Conoce a Wanda Un Enfoque Sencillo y Efectivo para la Poda de Grandes Modelos de Lenguaje

La popularidad y el uso de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM, por sus siglas en inglés) están en constante crecimie...

Utilice metadatos personalizados creados por Amazon Comprehend para procesar de manera inteligente las reclamaciones de seguros utilizando Amazon Kendra

Los datos estructurados, definidos como datos que siguen un patrón fijo como la información almacenada en columnas de...

Un Análisis Profundo de las Bases de Datos Relacionales y sus Aplicaciones

En el presente tiempo, la necesidad de almacenar enormes cantidades de datos en diferentes categorías frecuentemente ...

Google DeepMind Research presentó SODA un modelo de difusión auto-supervisado diseñado para el aprendizaje de representaciones.

Los investigadores de Google DeepMind han desarrollado SODA, un modelo de IA que aborda el problema de codificar imág...

Utilizando Desbloqueo para Resolver un Servicio que Nadie Posee

Es común que los servicios no sean de propiedad de nadie. Observa lo fácil que es comprender y solucionar un servicio...

En el Descubrimiento de Ecuaciones Basadas en Datos

Describir la naturaleza con la ayuda de expresiones analíticas verificadas a través de experimentos ha sido un sello ...

Presentando el Diagrama Multi-Chord Visualizando las Relaciones Complejas entre Conjuntos

En el campo de la visualización de datos, la evolución de representar relaciones complejas entre conjuntos ha estado ...

Investigadores de KAIST presentan Quatro++ un sólido marco de registro global que aprovecha la segmentación del suelo para el cierre de bucles en LiDAR SLAM.

El problema de la escasez y los problemas de degeneración en LiDAR SLAM ha sido abordado mediante la introducción de ...

Presentamos Amazon SageMaker HyperPod para entrenar modelos base a gran escala

Construir modelos de base (MBs) requiere construir, mantener y optimizar grandes clústeres para entrenar modelos con ...