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Modelos de lenguaje de gran tamaño

En «Modelos de lenguaje de gran tamaño» se define el ámbito de aplicación según el objetivo y las restricciones, y se aclaran de antemano las condiciones en las que no se utilizará. No se fija de antemano un modelo o una infraestructura: se separan los datos, las conexiones y la supervisión, y se registran los motivos de selección.

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Elemento 1 de 1: Modelos de lenguaje de gran tamaño

Tecnología de AI generativa

Modelos de lenguaje de gran tamaño

En «Modelos de lenguaje de gran tamaño» se define el ámbito de aplicación según el objetivo y las restricciones, y se aclaran de antemano las condiciones en las que no se utilizará. No se fija de antemano un modelo o una infraestructura: se separan los datos, las conexiones y la supervisión, y se registran los motivos de selección.

Ámbito de aplicación

En «Modelos de lenguaje de gran tamaño» se define el ámbito de aplicación según el objetivo y las restricciones, y se aclaran de antemano las condiciones en las que no se utilizará.

  1. Decisiones de diseño
  2. Método de validación
  3. Comprobaciones durante la operación
  4. Intervención humana
  5. Páginas relacionadas

Decisiones de diseño

En «Modelos de lenguaje de gran tamaño» no se fija de antemano un modelo o una infraestructura: se separan los datos, las conexiones y la supervisión, y se registran los motivos de selección.

Método de validación

En «Modelos de lenguaje de gran tamaño» se preparan entradas y criterios reproducibles, y se comprueba el comportamiento incluyendo los casos de error.

Comprobaciones durante la operación

En «Modelos de lenguaje de gran tamaño» se siguen el historial de cambios, la evolución de la calidad y el uso, y se establecen las vías de reversión necesarias.

Intervención humana

En «Modelos de lenguaje de gran tamaño» las decisiones importantes no se dejan únicamente en manos de la automatización: se asignan responsables y puntos de comprobación.

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