Modelos de lenguaje grandes: las partes difíciles (Spanish Edition)
by Thársis T. P. Souza, Jonathan K. Regenstein
Overview
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs) han transformado el procesamiento del lenguaje natural, pero su implementación en aplicaciones plantea numerosos retos técnicos. «Large Language Models: The Hard Parts» ofrece un análisis claro y práctico de las limitaciones a las que se enfrentan los desarrolladores y los ingenieros de IA al crear aplicaciones basadas en LLM. Centrándose en los escollos de la implementación (y no solo en las capacidades), este libro ofrece estrategias prácticas respaldadas por código Python reproducible y herramientas de código abierto.
Los lectores aprenderán a sortear los principales obstáculos en la evaluación de aplicaciones, la gestión de entradas, las pruebas y la seguridad. Diseñada para desarrolladores y jefes de producto técnico, esta guía hace hincapié en soluciones prácticas a problemas del mundo real y promueve una comprensión sólida de las limitaciones y las compensaciones de los LLM.
- Diseña estrategias de pruebas y evaluación para sistemas no deterministas
- Gestiona el contexto, RAG y la recuperación de contexto largo
- Aborda la inconsistencia de los resultados y la falta de fiabilidad estructural
- Implementa marcos de seguridad y moderación de contenido
- Explora los retos de alineación y las técnicas de mitigación
- Aprovechar los modelos de código abierto a nivel local
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