Ajuste Fino
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Escalado de PEFT: Hacia Modelos Personales de Trillones de Parámetros
Este artículo examina el escalado de PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) para crear "millones de modelos personales" a partir de modelos base de trillones de parámetros. Se analiza cómo esta técnica permite la personalización masiva de modelos de lenguaje de gran escala, abordando los desafíos y oportunidades en la eficiencia y aplicabilidad en inteligencia artificial.

Cómo la Búsqueda Evolutiva Bidireccional mejora la automejora de los LLM
Explora la Búsqueda Evolutiva Bidireccional (BES), un nuevo enfoque que combina búsqueda hacia adelante con operadores evolutivos y búsqueda hacia atrás para descomponer objetivos. Aprende cómo BES genera muestras de alta calidad y resuelve problemas complejos que los métodos de muestreo convencionales no pueden, mejorando significativamente la automejora de los LLM.

IU Generativa: Más Allá del Texto en Agentes de IA
Este artículo explora Macaron-A2UI, un modelo que permite a los agentes de IA generar lenguaje natural y acciones de IU ligeras. Presenta el corpus A2UI para el entrenamiento y A2UI-Bench para la evaluación estructurada, detallando un enfoque de entrenamiento en dos etapas para mejorar la capacidad de los agentes de IA para manejar interacciones complejas.

Guía práctica de can-i-finetune-this: estima VRAM para fine-tuning
can-i-finetune-this estima el consumo de VRAM para fine-tuning con LoRA/QLoRA en GPUs de consumo. Incluye recomendaciones, benchmarks reales, calibración y generación de scripts de entrenamiento listos para usar.