Artículos por etiqueta: llm-optimization

Ajuste fino de IA para redacción técnica: lecciones tras el fracaso | IT Practice

Cómo personalizar un modelo de lenguaje para contenido técnico. Pasos prácticos para ajuste fino, ajuste de hiperparámetros y evaluación de calidad. Aprende cómo evitar fracasos.

Meta-Harness optimiza LLM mejor que los ingenieros

El sistema Meta-Harness automatiza arneses LLM con acceso a 10 millones de tokens. Resultados: +7.7 pp en clasificación, 1er lugar en TerminalBench-2. Explora los detalles para tus proyectos.

TurboQuant: compresión sin pérdida del KV-cache para IA

Aprende cómo TurboQuant de Google comprime la memoria de transformadores hasta 3 bits con PolarQuant y QJL. Benchmarks en Gemma, Mistral. Optimización para desarrolladores de IA.

TurboQuant: caché KV de 3 bits para LLM sin pérdidas

Aprende cómo Google TurboQuant comprime el caché de clave-valor de LLM a 3 bits, acelerando la inferencia 8x. Benchmarks en Gemma/Mistral, aplicación en RAG. Para desarrolladores.

Toolc: proxy para MCP en VS Code — ahorros del 60%

Optimiza servidores MCP para agentes de VS Code con toolc en Go. Reducción de tokens hasta el 60%, benchmarks de modelos. Instala y prueba los ahorros.

Caveman LLM: ahorros de tokens hasta el 87%

Aprende cómo el estilo caveman reduce los tokens de LLM en un 65% en promedio mientras preserva la precisión. Benchmarks, ejemplos de código y herramienta caveman para desarrolladores. Optimiza solicitudes API ahora mismo.

marco SCALE para optimizar costos de LLM

El marco SCALE reduce el sobrecosto presupuestario de funciones de IA en 3x sin pérdida de retención. Diagnóstico de los factores, enrutamiento inteligente, caché, métricas. Instrucciones para PM y DevOps.

Reduciendo costos de IA a $20/mes: MiniMax y enrutamiento

Aprende cómo optimizar los costos de LLM de $200 a $20/mes. Suscripciones MiniMax, Kimi K2.5, enrutamiento en cascada. Benchmarks reales y configuración para agentes de producción. Pruébalo tú mismo

Arquitectura de Doble-Proceso para agentes de IA

Cómo dividir la IA en «conciencia» y «reflejos» para respuesta de 16 ms. Implementación técnica, benchmarks, integración en UE5/Unity.