Modelos de IA
Los modelos de IA realizan predicciones basándose en sus datos de entrenamiento. Pueden funcionar en cualquier ámbito, como números, texto o multimedia.
El futuro de los modelos de lenguaje a gran escala
ChatGPT alcanzó los 900 millones de usuarios activos semanales y procesó aproximadamente 2.500 millones de consultas diarias. Descubra el futuro de los grandes modelos de lenguaje explorando enfoques prometedores, como el autoaprendizaje, la verificación de hechos y la experiencia dispersa, que podrían abordar las limitaciones de estos modelos. Tendencias futuras de los grandes modelos de lenguaje: 1- Verificación de hechos en tiempo real con datos en vivo.
Orquestación de LLM en: Los 22 principales marcos y pasarelas
Ejecutar varios LLM simultáneamente puede resultar costoso y lento si no se gestionan de forma eficiente. Optimizar la orquestación de LLM es clave para mejorar el rendimiento y, al mismo tiempo, controlar el uso de recursos.
ChatGPT para atención al cliente: Los 10 casos de uso principales
ChatGPT ha pasado de ser una novedad a una herramienta fundamental en el servicio al cliente. Las empresas lo utilizan para reducir los tiempos de respuesta, gestionar el volumen de consultas que sus equipos no pueden absorber y disminuir el coste de las interacciones rutinarias. Sin embargo, los resultados varían considerablemente según su implementación. OpenAI lanzó GPT-5.
Modelos multimodales grandes (LMM) frente a modelos multimodales grandes (LLM)
Evaluamos el rendimiento de los Modelos Multimodales Grandes (LMM) en tareas de razonamiento financiero utilizando un conjunto de datos cuidadosamente seleccionado. Mediante el análisis de un subconjunto de muestras financieras de alta calidad, evaluamos las capacidades de los modelos para procesar y razonar con datos multimodales en el ámbito financiero. La sección de metodología proporciona información detallada sobre el conjunto de datos y el marco de evaluación empleados.
Evaluación comparativa de modelos tabulares: Rendimiento en 19 conjuntos de datos
Evaluamos el rendimiento de 7 modelos de aprendizaje tabular ampliamente utilizados en 19 conjuntos de datos reales, que abarcan aproximadamente 260 000 muestras y más de 250 características en total, con tamaños de conjuntos de datos que oscilan entre 435 y casi 49 000 filas.
Evaluación de modelos de lenguaje a gran escala en: más de 10 métricas y métodos
La evaluación de modelos de lenguaje a gran escala (LLM eval) es la valoración multidimensional de estos modelos. Una evaluación eficaz es crucial para seleccionar y optimizar los LLM. Las empresas disponen de una variedad de modelos base y sus variantes, pero el éxito es incierto sin una medición precisa del rendimiento.
El panorama de la evaluación con marcos de trabajo (LLM)
La evaluación de LLM requiere herramientas que evalúen el razonamiento de múltiples turnos, el rendimiento de producción y el uso de herramientas. Dedicamos dos días a revisar marcos de evaluación populares de LLM que proporcionan métricas estructuradas, registros y trazas para identificar cómo y cuándo un modelo se desvía del comportamiento esperado.
Leyes de escalamiento de LLM: Análisis de investigadores de IA
Los grandes modelos de lenguaje predicen el siguiente token basándose en patrones aprendidos a partir de datos de texto. El término leyes de escalado de LLM se refiere a regularidades empíricas que vinculan el rendimiento del modelo con la cantidad de computación, datos de entrenamiento y parámetros del modelo utilizados durante el entrenamiento.
Más de 50 casos de uso de ChatGPT con ejemplos reales
ChatGPT alcanzó los 900 millones de usuarios activos semanales a principios de 2026, aproximadamente el 10 % de la población mundial. OpenAI llegó a los 10 mil millones de dólares en ingresos recurrentes anuales a mediados de 2025. Pero, ¿qué hacen esos 900 millones de personas con él? OpenAI y el economista de Harvard David Deming analizaron 1,5 millones de conversaciones para averiguarlo.
Comparación de 9 modelos de lenguaje de gran tamaño en el sector sanitario
Evaluamos 9 modelos LLM utilizando el conjunto de datos MedQA, un referente para exámenes clínicos de posgrado derivado de preguntas del USMLE. Cada modelo respondió los mismos escenarios clínicos de opción múltiple con una consigna estandarizada, lo que permitió una comparación directa de la precisión. También registramos la latencia por pregunta dividiendo el tiempo total de ejecución entre el número de ítems de MedQA completados.