Cómo ajustar tu LLM para mejorar su rendimiento 🚀 | Podcast IA

Las alucinaciones y la falta de conocimiento actualizado son algunas de las principales falencias de los modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini u otros.
Existen muchas técnicas que permiten disminuir los efectos de estas falencias y/o darle nuevas funcionalidades a los modelos de lenguaje para así adaptarlo más a tu caso de uso.
En este episodio únete a Eduardo Fica y Sebastián Cisterna para aprender sobre los pros y contras de técnicas cómo el RAG (retrieval-augmented generation), function calling, fine-tuning y prompt engineering.
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Links:
- Qué es una API: • Qué es un API
- ChatGPT para principiantes evoacademy.cl/libro
- Como entrenar tu LLM • Cómo personalizar Chat...
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00:00 - Inicio
01:12 - Cómo ajustar tu LLM
01:35 - Ingeniería de prompts
06:35 - Libro ChatGPT para principiantes
06:51 - Cómo agregar información actualizada o personalizada
07:59 - RAG
13:02 - Llamadas de función
22:06 - ¿Cuántas funciones puede llamar un modelo?
22:29 - Ajuste fino (Fine-Tuning)
28:06 - ¿Cuántas herramientas puedo usar en un modelo?
31:11 - Cierre

[@erleyblancoc5650]

Muy bueno el resumen!

[@Franoquiroz]

Gracias por los consejos