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Llama 3, Mistral y DeepSeek cerraron la brecha de calidad con GPT-4 y Claude. Pero la elección no es solo de rendimiento: hay licencias, infraestructura, latencia y privacidad en juego.
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.
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.
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.
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.