¿Cuál es la diferencia entre una plataforma de machine learning y una herramienta de análisis de datos?

Una plataforma de machine learning la usan ingenieros y científicos de datos para entrenar, ajustar y desplegar modelos predictivos: el producto de trabajo es un modelo que hace predicciones sobre nuevos datos. Una herramienta de análisis de datos la usan analistas y usuarios de negocio para consultar y visualizar datos existentes: el producto de trabajo es un informe, un dashboard o una conclusión extraída de lo que ya ocurrió.

¿Qué infraestructura necesitan los equipos para ajustar un modelo de lenguaje grande con datos propios?

El ajuste fino de un LLM con datos propios requiere un entorno de cómputo con suficiente memoria de GPU para almacenar los pesos del modelo durante el entrenamiento, un conjunto de datos formateado según el formato de instrucción esperado por el modelo, y herramientas para el seguimiento de experimentos y la gestión de puntos de control. Las plataformas de ML en la nube abstraen parte de esta complejidad, pero el trabajo de curación del conjunto de datos y la evaluación sigue siendo significativo.

¿Qué es MLOps y por qué los equipos de ciencia de datos invierten en ello por separado del entrenamiento de modelos?

MLOps abarca las prácticas y herramientas que mantienen los modelos entrenados funcionando de forma fiable en producción: pipelines de despliegue, monitoreo de deriva, disparadores de reentrenamiento y versionado de modelos. Los equipos invierten en ello por separado porque un modelo con buen rendimiento en un benchmark de entrenamiento suele degradarse cuando las distribuciones de datos del mundo real cambian, y detectar esa degradación requiere una instrumentación continua que va más allá de lo que ofrece la plataforma de entrenamiento.

¿Cómo encajan las bases de datos vectoriales en el desarrollo de aplicaciones RAG y LLM?

Las bases de datos vectoriales almacenan representaciones numéricas densas de documentos o fragmentos de datos y permiten la búsqueda por similitud: encuentran los pasajes más relevantes para una consulta del usuario antes de pasarlos al modelo de lenguaje como contexto. Son un componente de infraestructura central en los pipelines de generación aumentada por recuperación (RAG), que fundamentan las respuestas del LLM en un corpus documental específico en lugar de depender únicamente de los datos de entrenamiento del modelo.

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