¡He estado afinando los LLM durante más de 2 años! Aquí están las 5 mejores técnicas de ajuste fino de LLM, explicadas con imágenes:

¿Qué es la ingeniería de contexto?❓ Y por qué todo el mundo habla 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 indicaciones inteligentes; se trata de la orquestación sistemática del contexto. 🔷 El problema: La mayoría de los agentes de IA fracasan no porque los modelos sean malos, sino porque carecen del contexto adecuado para tener éxito. Piénselo: los LLM no leen mentes. Solo pueden trabajar con lo que les das. La ingeniería de contexto implica la creación de sistemas dinámicos que ofrecen: - La información correcta - Las herramientas adecuadas - En el formato adecuado Esto asegura que el LLM pueda completar la tarea de manera efectiva. 🔶 Por qué la ingeniería de avisos 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, completas y estructuradas, el contexto importa mucho más que una redacción inteligente. 🔷 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. Su sistema necesita unirlo todo de manera inteligente. 2️⃣ Acceso inteligente a herramientas Si tu IA necesita información o acciones externas, dale las herramientas adecuadas. Formatee las salidas para que sean lo más digeribles posible. 3️⃣ Gestión de memoria - A corto plazo: resume conversaciones largas - A largo plazo: Recuerda las preferencias del usuario en todas las sesiones 4️⃣ Optimización de formato Un mensaje de error corto y descriptivo supera a un blob JSON masivo 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! ¡¡Estén atentos!! 🙌 ____ Si lo encontró perspicaz, vuelva a compartirlo con su red. Encuéntrame → @akshay_pachaar ✔️ Para obtener más información y tutoriales sobre LLM, agentes de IA y aprendizaje automático.

Destilación de conocimientos en LLM, claramente explicada:

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

Vamos a crear una aplicación RAG "Chat with your Code" usando Qwen3-Coder:

¡Aplicación RAG multimodal impulsada por MCP! Te permite hacer RAG sobre: -Audio -Vídeo -Imágenes - Y texto 100% de código abierto, aquí hay una guía paso a paso:

Acabo de construir el servidor MCP definitivo para IA multimodal. ¡Te permite hacer RAG sobre audio, video, imágenes y texto! 100% de código abierto, aquí está el desglose completo ... 👇

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

¡Protocolo de llamada de herramientas universales! Una alternativa más segura, confiable y escalable a MCP. El protocolo universal de llamadas a herramientas (UTCP) permite que cualquier agente se comunique con cualquier herramienta (HTTP, gRPC, WebSocket, incluso su CLI local) sin envoltorios, latencia o bloqueo. 100% de código abierto.

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