IA generativa y la ventaja de los expertos y el conocimiento
Frente al posible abandono de las capacidades cognitivas frente a los LLM se destaca la ventaja de los expertos y el conocimiento.
Tendencias en el desarrollo y entrenamiento de modelos generativos
Datos sobre el entrenamiento de modelos generativos y sus dimensiones y tendencias de trabajo para mayor eficiencia y desempeño.
Trece retos para los sistemas generativos en el inicio de 2025
El post plantea trece retos para los sistemas generativos y algunas formas de hacerles frente, tal y como se ve en el inicio de 2025.
Tres formas de personalizar un LLM
En este post se describen tres formas de personalizar un LLM : mediante fine tunning, mediante RAG y mediante interacción con el usuario.
Algunas ideas iniciales sobre RAG (Retrieval Augmented Generation)
Se cuentan los fundamentos de RAG (Retrieval Augmented Generation) como una forma de extensión y personalización de modelos generativos.
El servicio Azure OpenAI explicado por Adrián González Sánchez
Reseña del libro ‘Azure OpenAI Service for Cloud Native Applications’ de Adrián González , un recorrido muy completo por este servicio.
Los robots, el inicio de curso y los cantos de sirena
Hablo de robots y cantos de sirena refiriéndome a tres interesantes tendencias: GenAI en control, agentes y robots humanoides.
Inteligencia artificial generativa para la decisión y su uso en robots
En este post hablo de inteligencia artificial generativa y robots o cómo la primera se puede usar para toma de decisiones en robótica.
Historias y memoria: creatividad y grandes modelos de lenguaje
Este post es una digresión sobre creatividad y grandes modelos de lenguaje aunque apoyada en información técnica de los LLM.
Seis formas de usar el ‘fine tuning’ de un modelo GPT
En este post hablo de modelos fundacionales, de su entrenamiento y del fine tuning GPT con alguna propuesta de cómo usarlo.