Modelo unificado
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Un modelo unificado se refiere a un sistema de inteligencia artificial capaz de realizar …
Efficiency
Automatización robótica de procesos
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La Automatización Robótica de Procesos (RPA) emplea robots de software, a menudo …
Qwen3 5 Moe
Definition
Este término se refiere a una arquitectura especializada dentro de la familia Qwen, que …
Cuantizado
Definition
La cuantización es una técnica de optimización de modelos que reduce la precisión …
Ajuste de instrucciones (Prompt Tuning)
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El ajuste de instrucciones implica agregar ‘instrucciones suaves’ entrenables …
Poda
Definition
La poda consiste en identificar y eliminar neuronas, conexiones o filtros en una red …
Aprendizaje proactivo
Definition
En el aprendizaje proactivo, el sistema de IA determina qué muestras reducirían más la …
Ajuste por prefijo
Definition
El ajuste por prefijo es una técnica de adaptación eficiente en parámetros para …
Phi
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Phi, abreviatura de ‘Foundation models based on Teaching-Learning Paradigm’ …
P-Tuning
Definition
P-Tuning (Prompt Tuning) es una técnica diseñada para adaptar grandes modelos de lenguaje …
Optimización multitarea
Definition
La optimización multitarea implica entrenar un único modelo para manejar varias tareas …
Multi-task Learning
Definition
Esta técnica aprovecha el sesgo inductivo compartido entre tareas relacionadas para …
Mezcla de Expertos
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La Mezcla de Expertos (MoE) es una arquitectura de aprendizaje automático diseñada para …
Compresión de modelos
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Esta categoría incluye métodos como la poda, la cuantización y la destilación de …
Mixtral
Definition
Mixtral es un LLM pionero de peso abierto que utiliza una arquitectura de Mezcla Esparsa …
DeepSeek V3
Definition
DeepSeek V3 es una iteración avanzada en la familia de modelos DeepSeek, caracterizada …
Automatización de procesos empresariales
Definition
La Automatización de Procesos Empresariales (BPA) implica aprovechar el software y la IA …
Procesamiento por lotes
Definition
El procesamiento por lotes implica agregar las entradas de datos en un grupo, o lote, …
Aprendizaje automático automatizado
Definition
AutoML (Aprendizaje Automático Automatizado) agiliza el desarrollo de modelos de ML …
Toma de decisiones automatizada
Definition
La toma de decisiones automatizada (ADM) depende de sistemas de software para tomar …
Aprendizaje activo
Definition
El aprendizaje activo reduce la cantidad de datos etiquetados necesarios permitiendo que …
Aprendizaje Zero-Shot
Definition
El aprendizaje zero-shot permite a un modelo de aprendizaje automático clasificar …
QLoRA
Definition
QLoRA combina la Adaptación de Bajo Rango (LoRA) con cuantización de 4 bits para reducir …
Aprendizaje de Pocos Ejemplos
Definition
El aprendizaje de pocos ejemplos tiene como objetivo permitir que los modelos generalicen …
Adaptador
Definition
Los adaptadores son una técnica de ajuste fino eficiente en parámetros utilizada …
sin entrenamiento
Definition
Los enfoques sin entrenamiento se refieren a técnicas que modifican el comportamiento o …
pre-entrenado
Definition
Un modelo pre-entrenado es un modelo de IA fundamental que ha experimentado un …
bajo costo
Definition
La IA de bajo costo se centra en la eficiencia, buscando reducir las barreras de entrada …
Aprendizaje por Transferencia
Definition
El aprendizaje por transferencia aprovecha modelos preentrenados para mejorar el …
Mamba
Definition
Mamba representa un avance significativo en el modelado de secuencias al introducir un …
LoRA
Definition
LoRA congela los pesos del modelo preentrenado e inserta matrices de descomposición …
Directo
Definition
En contextos de IA, ‘directo’ describe a menudo arquitecturas o rutas de …
Automatizado
Definition
La automatización en IA implica el uso de algoritmos y sistemas para realizar tareas que …