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: https://www.youtube.com/watch?v=0TEJgVJoO34
- ChatGPT para principiantes https://evoacademy.cl/libro
- Como entrenar tu LLM https://youtu.be/4Pzv2JburBM
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Sobre nuestro podcast
¿Qué IA está pasando? Es el podcast de Inteligencia Artificial de EvoAcademy. Escúchalo todas las semanas en tu plataforma favorita.
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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