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¿Qué son los grandes modelos de lenguaje (LLM)? | IBM

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Modelo de mezcla gaussiana Detección de anomalías Visión general Filtrado colaborativo Filtrado basado en contenido Visión general Aprendizaje por refuerzo a partir de feedback humano Visión general Visión general Retropropagación Modelos de codificador-decodificador Redes neuronales recurrentes Redes neuronales convolucionales Visión general Mecanismo de atención Atención de consultas agrupadas Codificación posicional Autocodificador Modelo Mamba Red neuronal gráfica Visión general Modelo generativo IA generativa vs. IA predictiva Visión general Modelos de razonamiento Modelos de lenguaje pequeño Ajuste de instrucciones Parámetros de LLM Temperatura de LLM Puntos de referencia de LLM Personalización de LLM Modelos de difusión Autocodificador variacional (VAE)Redes generativas adversativas (GAN)Visión general Modelos de lenguaje de visión Tutorial: Crear un estilista de IA Tutorial: Consultas multimodales de IA con Llama Tutorial: Consultas multimodales de IA con Pixtral Tutorial: 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general Scikit-learn XGBoost PyTorch Visión general Ciclo de vida de la IA Inferencia de la IA Implementación de modelos Canalización de machine learning Etiquetado de datos Gestión de riesgos de modelos Desviación del modelo AutoML Selección de modelo Aprendizaje federado Machine learning distribuido Pila de IA Visión general Natural Language Understanding Visión general Análisis de sentimiento Traducción automática Visión general Recuperación de información Extracción de información Modelado de temas Análisis semántico latente Asignación latente de Dirichlet Reconocimiento de entidades nombradas Embeddings de palabras Bag of words Búsqueda inteligente Reconocimiento de voz Stemming y lematización Resumen de textos IA conversacional Análisis conversacional Generación de lenguaje natural Visión general Clasificación de imágenes Detección de objetos Segmentación de instancias Segmentación semántica Reconocimiento óptico de caracteres Reconocimiento de imágenes Visual inspection Cole 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