Técnicas de ajuste fino de LLM que aprendería si tuviera que personalizarlas: Guarda esto. 1. LoRA 2. QLoRA 3. Ajuste de Prefijo 4. Ajuste de Adaptador 5. Ajuste de Instrucciones 6. P-Tuning 7. BitFit 8. Prompts Suaves 9. RLHF 10. RLAIF 11. DPO (Optimización de Preferencias Directas) 12. GRPO (Optimización de Políticas Relativas de Grupo) 13. RLAIF (RL con Retroalimentación de IA) 14. Ajuste Fino Multitarea 15. Ajuste Fino Federado Mi favorito es GRPO para construir modelos de razonamiento. ¿Y el tuyo? He compartido mi tutorial completo sobre GRPO en las respuestas.

¡La 'S' en MCP significa seguridad!

Una visión general por capas de los conceptos clave de la IA Agente. Entendámoslo paso a paso: 1️⃣ LLMs (la capa base) En el núcleo, tienes LLMs como GPT, DeepSeek, etc. Ideas clave: - Tokenización e inferencia: cómo el texto es procesado por el modelo - Ingeniería de prompts: diseñar entradas para mejores salidas - APIs de LLM: interfaces programáticas para interactuar con modelos Este es el motor que impulsa todo lo demás. 2️⃣ Agentes de IA (construidos sobre LLMs) Los agentes envuelven a los LLMs para permitir acciones autónomas. Responsabilidades clave: - Uso de herramientas y llamadas a funciones: conectando LLMs a APIs/herramientas externas - Razonamiento del agente: métodos como ReAct o Chain-of-Thought - Planificación de tareas: descomponer grandes tareas en tareas más pequeñas - Gestión de memoria: seguimiento de la historia, contexto e información a largo plazo Los agentes hacen que los LLMs sean útiles en flujos de trabajo del mundo real. 3️⃣ Sistemas Agentes (multi-agente) Múltiples agentes trabajando juntos crean sistemas agentes. Características: - Comunicación entre agentes: agentes coordinándose a través de protocolos como ACP, A2A - Enrutamiento y programación: decidiendo qué agente maneja qué y cuándo - Coordinación de estado: asegurando consistencia entre agentes colaboradores - RAG multi-agente: generación aumentada por recuperación entre agentes - Especialización de agentes: roles y propósitos únicos por agente - Marcos de orquestación: herramientas como CrewAI para construir flujos de trabajo Esta capa permite la colaboración y coordinación. 4️⃣ Infraestructura Agente La capa superior asegura robustez, escalabilidad y seguridad. Esto incluye: - Observabilidad y registro: seguimiento del rendimiento utilizando marcos como Opik de @Cometml - Manejo de errores y reintentos: resiliencia contra fallos - Seguridad y control de acceso: previniendo que los agentes sobrepasen sus límites - Limitación de tasa y gestión de costos: controlando el uso de recursos - Automatización de flujos de trabajo: integrando agentes en tuberías más amplias - Humano en el bucle: permitiendo supervisión e intervención humana Esta capa asegura confianza y escalabilidad para entornos de producción. La IA Agente es una arquitectura apilada donde cada capa añade fiabilidad, coordinación y gobernanza sobre las que están debajo. ¿Qué más agregarías aquí? ____ Si lo encontraste interesante, compártelo con tu red. Encuéntrame → @akshay_pachaar ✔️ ¡Para más ideas y tutoriales sobre LLMs, Agentes de IA y Aprendizaje Automático!