La Variable Oculta del LLM: Por Qué Da Respuestas Diferentes y Cómo Arreglarlo
Descubre por qué los LLM varían en cada ejecución y cómo lograr reproducibilidad: control de parámetros, plantillas, logging y despliegue seguro con Q2BSTUDIO
#modelos de lenguaje grande
Redes Neuronales: De Neuronas a LLMs
Evolución de la IA: de neurona a grandes modelos de lenguaje con bloques transformer. Soluciones a medida en software, IA para empresas, ciberseguridad y servicios cloud con Q2BSTUDIO.
Aislar LLMs: Potenciar IA y Privacidad
Descubre la inferencia segura: IA privada que procesa datos cifrados con eficiencia, para salud, finanzas y sector público. Soluciones de software, ciberseguridad y Power BI.
Evaluación de LLM: Métricas, Métodos y Casos de Uso
Guía de evaluación integral de LLM: medir relevancia, consistencia y precisión factual, y la capacidad de completar tareas; usar métricas y herramientas IA para optimizar soluciones a medida y despliegues empresariales en la nube.
Desbloquea Insights de IA, Protege tus Secretos: LLMs con Privacidad
IA segura con privacidad: cifrado, pruebas no interactivas y computación confidencial para cumplir GDPR/CCPA y desplegar LLMs eficientes en nube o edge.
Inferencia Privada de LLM: IA con Cálculos en Cifrado
Descubre la inferencia privada de LLM con criptografía avanzada: rendimiento, privacidad y coste optimizado. Soluciones de IA segura y a medida para AWS/Azure con Q2BSTUDIO.
Dentro del Transformer
Guía de Transformers y LLMs: encoder, decoder y encoder-decoder, atención y rendimiento. Soluciones IA a medida para empresas con Q2BSTUDIO, en nube AWS/Azure
Datos, Transformadores y Cómputo Implacable
Descubre cómo nacen los LLM a partir de datos de entrenamiento, algoritmos potentes como Transformer y cómputo masivo; aprende a adaptar tamaño y coste para soluciones de IA empresariales con Q2BSTUDIO
Cómo funcionan las adaptaciones de bajo rango en LLM
LoRA, la adaptación de bajo rango para modelos de lenguaje masivos: reduce memoria y coste de entrenamiento y mantiene una inferencia eficiente para despliegues empresariales.
llms.txt — Transparencia IA para Iris Web Framework
llms.txt de Iris describe cómo los modelos de lenguaje grande mejoran la documentación, la generación de código y el soporte a desarrolladores, con cumplimiento EU AI Act e ISO/IEC 42001, salvaguardas éticas y gobernanza open source. Documento vivo en GitHub y servicios de IA y desarrollo de software a medida de Q2BSTUDIO.
Lanzamiento 0.1 ¿Vamos?
Release es una herramienta CLI en Go que genera texto a partir de repositorios preservando su estructura para facilitar el análisis por IA y flujos de automatización.
OSD 600 Laboratorio 1
Repository-Context-Packager es una CLI que analiza un repositorio y genera un único archivo de texto con su contexto, para compartir proyectos con modelos de lenguaje grandes.
OSD600 Lab1 Modificado
Repository Context Packager es una CLI que analiza repositorios Git locales y genera contenido optimizado para modelos de lenguaje grandes, con revisión asincrónica e desarrollo incremental.
IA Democratizada: Armonía de Hiperparámetros con LLM
IA democratizada que une metaaprendizaje, XAI y LLMs para optimizar hiperparámetros, explicar decisiones y acelerar el entrenamiento para empresas.
Técnicas de indicaciones para LLM
Descubre técnicas de prompting para LLM: zero-shot, few-shot, chain of thought, tree of thought y persona prompting, y cómo Q2BSTUDIO diseña soluciones de IA a medida con ciberseguridad, Power BI y automatización en AWS y Azure.
Dominando el Próximo Nivel del Aprendizaje LLM
Domina el escalado de LLM con paralelismo, RAG y precisión mixta; ajuste fino eficiente (LoRA/adapters/prefix), evaluación por capas y soluciones empresariales con Q2BSTUDIO.
Cuantización Explicada: Guía Concisa para LLMs
Qué es la cuantización de modelos de lenguaje y cómo convertir LLMs a 8-bit o 4-bit para correr en portátiles y edge devices. Ahorra memoria y CPU, con trade-offs de precisión.
Rendimiento de IA con Informes de Evaluación
AI Evaluation Reporting genera informes HTML interactivos para medir la calidad de soluciones IA, con almacenamiento de resultados y paneles para equipos.
Por qué falla el modo JSON y cómo solucionarlo
Las salidas de LLM en JSON pueden ser inválidas; valida con esquema, reintentos y observabilidad para pipelines robustos. Q2BSTUDIO integra soluciones seguras en AWS/Azure.
Protección de LLMs en Producción
Protege LLMs en producción con guardrails: validación de entradas, filtrado de salidas, detección de PII y monitoreo continuo. Soluciones seguras con Q2BSTUDIO.