Microservicio de notificaciones con DDD: patrones de producción
Descubre cómo implementar un microservicio de notificaciones con DDD, separando eventos, preferencias y canales para escalar sin dolor.
#adaptadores
GRAFT: Adaptadores Recalibrados por Ganancia para Modelado Neuronal
Descubre GRAFT, el modelo que marca un nuevo SOTA en modelado neuronal con capacidad de recalibración entre días.
SIGA: Adaptadores auto-evolutivos para simulaciones científicas
Descubre cómo SIGA, un adaptador auto-evolutivo, permite a agentes de IA dominar simuladores científicos como GEOS en minutos, logrando una aceleración 36x respecto a expertos humanos.
SafeGene: Adaptadores reutilizables para alineación de seguridad transferible
SafeGene: adaptadores reutilizables para mantener la seguridad en LLMs tras fine-tuning. Reduce respuestas dañinas sin pérdida de rendimiento.
Entrenando un MoE disperso de 120B con escalado reversible
Aprende a entrenar un MoE de 120B parámetros en un solo nodo GPU usando escalado reversible y cuantización. Optimiza memoria y alcanza pérdida de 1.78.
Fundamentos Reversibles: Escalado de Preservación de Estado para MoE de 120B
Entrena un MoE de 120B en una sola máquina con 8 GPUs usando reversibilidad y escalado preservador de estado. Eficiencia sin precedentes.
LatentSkill: Habilidades latentes en pesos para agentes LLM
LatentSkill convierte habilidades textuales en adaptadores LoRA modulares, reduciendo tokens de prefijo hasta un 72% y mejorando rendimiento en agentes LLM. Descubre cómo.
Code2LoRA: Adaptadores hiperred para modelos de código evolutivo
Descubre Code2LoRA: genera adaptadores LoRA por repositorio sin tokens extra. Mejora modelos de código en entornos estáticos y evolutivos con 63.8% de exactitud.
Adaptive Minds: Empoderando Agentes con LoRA como Herramientas
Descubre cómo modelos de lenguaje usan adaptadores LoRA como herramientas dinámicas, con 98.3% precisión al enrutar y mejoras 84 puntos en tareas específicas.
Mentes Adaptativas: Potenciando Agentes con LoRA como Herramientas
Los adaptadores LoRA como herramientas modulares logran un 98.3% de precisión en enrutamiento y ganancias de hasta +84 puntos porcentuales en agentes de IA.
Múltiples opciones en modelos de lenguaje con adaptadores de bajo rango
Descubre cómo LoRA-MCL genera múltiples continuaciones de texto diversas y relevantes usando adaptadores de bajo rango. Ideal para subtitulado y traducción.
Autointerpretación: adaptadores ligeros entrenados en pares vector-etiqueta
Cómo adaptadores ligeros entrenados en pares vector-etiqueta logran autointerpretación que supera etiquetas y revela razonamiento implícito.
Compress then Merge: cómo fusionar LoRAs en un único adaptador
Descubre cómo fusionar múltiples LoRAs en un solo adaptador de bajo rango con Compress-then-Merge, mejorando eficiencia y rendimiento sin perder estructura.
Adaptadores Kronecker: la importancia del diseño de componentes
Optimiza el ajuste fino de modelos grandes con adaptadores Kronecker. Conoce CDKA, una nueva técnica que mejora la capacidad y eficiencia mediante el diseño estratégico de componentes.
OP-LoRA: La bendición de la dimensionalidad
OP-LoRA mejora el rendimiento de LoRA al añadir MLP temporal que se descarta. Logra hasta 15 puntos más en generación de imágenes.
Dialéctica del alineamiento: conocimiento inseguro para enrutamiento dinámico
SafeMoE aprovecha conocimiento inseguro para respuestas seguras e informativas, superando en un 20% la tasa de seguridad. Un nuevo paradigma en alineamiento.
Escalado de PEFT: hacia millones de modelos personales
Descubre cómo el escalado de PEFT permite crear millones de modelos personales persistentes sobre modelos base compartidos, transformando el fine-tuning en un sustrato compacto y eficiente.
CRMA: Backbone con límite espectral para ajuste fino continuo de LLMs
Descubre CRMA: ajuste fino secuencial de LLMs sin olvido catastrófico, mejorando rendimiento en tareas previas. Sin buffers, sin destilación.
ProjQ: Compresión de LLM con Cuantización y Adaptadores
ProjQ revoluciona la compresión de LLMs al proyectar el ruido de cuantización en un subespacio de bajo rango. Obtén modelos más ligeros y eficientes con fine-tuning mejorado.
De señales 'débiles' a modelos fuertes: Agregación de deltas con LoRA
Agrega señales débiles de pares de modelos para mejorar LLMs potentes con fusión LoRA y alineación geométrica. Mejora razonamiento y búsqueda.