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Pedir al modelo que 'piense paso a paso' mejora drásticamente los resultados en problemas de razonamiento. Explicamos por qué funciona, las variantes más efectivas y cuándo no es la herramienta adecuada.
Con modelos que aceptan 1M de tokens, ¿sigue teniendo sentido construir pipelines de RAG? La respuesta depende del caso de uso. Aquí el análisis técnico honesto.
MMLU, HumanEval, GPQA, MT-Bench, LMSYS Arena: cada benchmark mide algo diferente y tiene sus propias trampas. Una guía para interpretar los resultados antes de elegir un modelo.
El concepto de agente de IA existe desde hace años, pero las implementaciones prácticas que realmente funcionan son pocas. Repasamos los patrones que están dando resultados y los antipatrones más comunes.
Los LLMs con capacidad visual ya no son novedad, pero sus capacidades reales varían mucho. Repasamos qué funciona bien en visión, dónde fallan todavía y las arquitecturas que lo hacen posible.
text-embedding-3-large de OpenAI, Cohere Embed v3, y los modelos de HuggingFace como BGE o E5 tienen rendimiento y costes muy distintos. Guía práctica para elegir según el caso de uso.
La arquitectura MoE activa solo una fracción de los parámetros del modelo en cada inferencia. Eso permite modelos enormes que cuestan como modelos pequeños. Explicamos el mecanismo y sus implicaciones.
CAI es la técnica de Anthropic para reducir comportamientos dañinos usando al propio modelo como crítico. Explicamos el mecanismo y por qué importa para quienes construyen aplicaciones con LLMs.
Low-Rank Adaptation permite adaptar modelos grandes a dominios específicos entrenando menos del 1% de sus parámetros. Con QLoRA, cabe en una sola GPU de consumo. Aquí el estado del arte práctico.
La recuperación aumentada evolucionó. RAG híbrido, reranking, chunking inteligente y grafos de conocimiento son técnicas que marcan la diferencia entre un RAG que funciona y uno que falla en producción.