Bogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas y Computación · 2025
Estrategia eficiente para la mejora de las capacidades de modelos grandes de lenguaje (LLMs)
Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) se han consolidado como un hito en el ámbito de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural, pero su implementación a gran escala se ve limitada por la necesidad de recursos computacionales elevados. Este trabajo propone que a partir de un modelo base, se exploren y combinen técnicas de procesamiento y selección cuidadosa de datos, entrenamiento y ajustes en la arquitectura, con el fin de mejorar la eficiencia de los modelos en entornos con recursos restringidos y sobre una base de conocimiento delimitada. El enfoque metodológico incluyó la definición de criterios para la elaboración de conjuntos de datos confiables, la experimentación controlada con diferentes configuraciones y la evaluación sistemática de las variantes resultantes en términos de capacidad, versatilidad, tiempo de respuesta y seguridad. Finalmente, se llevaron a cabo pruebas comparativas, midiendo el desempeño de las variantes desarrolladas y validando la eficacia de las estrategias propuestas (Texto tomado de la fuente).