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Las 5 mejores técnicas de ajuste fino de LLM, explicadas con visuales:

¡He estado ajustando LLMs durante más de 2 años! Aquí están las 5 principales técnicas de ajuste fino de LLM, explicadas con visuales:

¿Qué es la ingeniería de contexto❓ Y por qué todo el mundo está hablando de ello...👇 La ingeniería de contexto se está convirtiendo rápidamente en una habilidad crucial para los ingenieros de IA. Ya no se trata solo de hacer preguntas ingeniosas; se trata de la orquestación sistemática del contexto. 🔷 El Problema: La mayoría de los agentes de IA fallan no porque los modelos sean malos, sino porque carecen del contexto adecuado para tener éxito. Piénsalo: los LLMs no son lectores de mentes. Solo pueden trabajar con lo que les das. La ingeniería de contexto implica crear sistemas dinámicos que ofrezcan: - La información correcta - Las herramientas adecuadas - En el formato correcto Esto asegura que el LLM pueda completar la tarea de manera efectiva. 🔶 Por qué la ingeniería de prompts tradicional no es suficiente: Al principio, nos enfocamos en "palabras mágicas" para obtener mejores respuestas. Pero a medida que las aplicaciones de IA se vuelven complejas, el contexto completo y estructurado importa mucho más que una redacción ingeniosa. 🔷 4 Componentes Clave de un Sistema de Ingeniería de Contexto: 1️⃣ Flujo de Información Dinámico El contexto proviene de múltiples fuentes: usuarios, interacciones previas, datos externos, llamadas a herramientas. Tu sistema necesita reunirlo todo de manera inteligente. 2️⃣ Acceso a Herramientas Inteligentes Si tu IA necesita información o acciones externas, dale las herramientas adecuadas. Formatea las salidas para que sean lo más digeribles posible. 3️⃣ Gestión de Memoria - Corto plazo: Resume conversaciones largas - Largo plazo: Recuerda las preferencias del usuario a lo largo de las sesiones 4️⃣ Optimización de Formato Un mensaje de error corto y descriptivo supera a un enorme blob JSON cada vez. 🔷 La Conclusión La ingeniería de contexto se está convirtiendo en la nueva habilidad central porque aborda el verdadero cuello de botella: no la capacidad del modelo, sino la arquitectura de la información. A medida que los modelos mejoran, la calidad del contexto se convierte en el factor limitante. ¡Compartiré más a medida que las cosas evolucionen y se vuelvan más concretas! ¡Mantente atento!! 🙌 ____ Si lo encontraste interesante, compártelo con tu red. Encuéntrame → @akshay_pachaar ✔️ ¡Para más ideas y tutoriales sobre LLMs, Agentes de IA y Aprendizaje Automático!

Destilación de conocimiento en LLMs, explicado claramente:

Cómo entrenan los LLM Los LLM, explicado claramente (con imágenes):

Construyamos una aplicación RAG "Chatea con tu Código" utilizando Qwen3-Coder:

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Transformador vs. Mezcla de Expertos en LLMs, explicado visualmente: