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.
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Notas sobre aprendizaje por refuerzo (XII): autoaprendizaje y el caso de AlphaGo y AlphaZero
En este post hablamos del aprendizaje por refuerzo para casos con dos agentes y explicamos el muy interesante concepto de autoaprendizaje.
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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.
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Notas sobre aprendizaje por refuerzo (XI): métodos basados en modelo
Avanzando en la revisión del aprendizaje por refuerzo, en este post se revisan brevemente los métodos basados en modelo
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Notas sobre aprendizaje por refuerzo (X): locomoción de robots
El aprendizaje por refuerzo, en la situación de problemas continuos y métodos basados en políticas, puede usarse en locomoción de robots.
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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.
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Notas sobre aprendizaje por refuerzo (IX): aprendizaje de políticas y el ascenso de gradiente
Hablamos del aprendizaje de políticas en el caso del deep reinforcement learning en problemas continuos y revisamos el ascenso de gradiente.
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Notas sobre aprendizaje por refuerzo (VIII): problemas continuos y métodos basados en políticas
En este post presentamos los Problemas continuos de aprendizaje por refuerzo, sus particularidad, ideas principales y campos de aplicación.
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Notas sobre aprendizaje por refuerzo (VII): El triunfo del algoritmo DQN (Deep Q-Network)
Se comenta cómo el deep learning supero sus retos para ser aplicado en aprendizaje por refuerzo, con el éxito de Deep Q-Network
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Notas sobre el aprendizaje por refuerzo (VI): los tres retos del deep reinforcement learning
Comento tres retos del deep reinforcement learning a que se tiene que enfrentar para conseguir buenos resultados.
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