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Entrena un modelo GPT de 26M en 2 horas por solo 0,40 $
Descubre "MiniMind", un proyecto de código abierto que te permite desarrollar un modelo GPT compacto de 26 millones de parámetros desde cero en solo dos horas, con un coste aproximado de 0,40 dólares. Este proyecto democratiza el desarrollo de modelos de lenguaje grandes (LLM) al simplificar todo el proceso, incluyendo el preentrenamiento, el ajuste fino y técnicas avanzadas como DPO y LoRA. Ideal para entusiastas de la IA y desarrolladores que buscan entender el funcionamiento interno de los LLM sin necesidad de enormes recursos computacionales, MiniMind ofrece una experiencia de aprendizaje práctica e integral. Aprende a configurar tu entorno, preparar conjuntos de datos e implementar tu propio modelo de IA conversacional con una inversión mínima.
Muvera-Py: Recuperación rápida de múltiples vectores con FDE
Descubra Muvera-Py, una nueva implementación en Python del algoritmo MUVERA (Multi-Vector Retrieval via Fixed Dimensional Encodings) de Google. Esta biblioteca revoluciona la búsqueda al transformar cientos de vectores de documentos en un único vector de tamaño fijo, lo que acelera significativamente la recuperación sin sacrificar la precisión. Aprenda cómo FDE, una solución altamente optimizada, aborda los desafíos de escalabilidad de los sistemas de búsqueda modernos como ColBERT. Muvera-Py ofrece total fidelidad a la implementación original en C++, garantizando un comportamiento idéntico para aplicaciones de alto rendimiento. Explore sus características, incluidas las clases de configuración, funciones auxiliares internas para el Código Gray y la generación de matrices aleatorias, así como el algoritmo central para la generación eficiente de FDE. Se proporcionan ejemplos prácticos para ayudar a los desarrolladores a integrar esta potente herramienta en sus proyectos, haciendo que la búsqueda vectorial a gran escala sea más rápida y con mayor eficiencia de memoria.
LLaMA-Factory: Ajuste Fino Unificado para más de 100 LLM y VLM
El ajuste fino de los grandes modelos de lenguaje puede ser una tarea compleja y que exige muchos recursos. LLaMA-Factory surge como un punto de inflexión, al ofrecer una plataforma unificada y altamente eficiente para el ajuste fino de más de 100 Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) y Modelos de Lenguaje de Visión (VLM). Este proyecto de código abierto, reconocido en ACL 2024, simplifica los complejos flujos de trabajo de desarrollo de IA con su interfaz de línea de comandos sin código y su intuitiva interfaz de usuario web. Respaldado por gigantes de la industria como Amazon y NVIDIA, LLaMA-Factory potencia a desarrolladores e investigadores para mejorar el rendimiento de los modelos en diversas tareas, desde el diálogo multiturno hasta la comprensión multimodal, utilizando técnicas avanzadas como QLoRA y FlashAttention-2. Descubra cómo esta potente herramienta puede acelerar sus proyectos de IA.
Unsloth: Acelera drásticamente el ajuste fino de LLM y ahorra VRAM
Descubre Unsloth, la biblioteca de código abierto que está revolucionando el ajuste fino de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM). Logra un entrenamiento hasta 2 veces más rápido y reduce el consumo de VRAM de la GPU hasta en un 80% en comparación con los métodos estándar. Unsloth es compatible con una amplia gama de modelos como Llama, Qwen, Gemma y Mistral, además de modelos de Texto a Voz y Visión. Su enfoque fácil de usar permite realizar ajuste fino de forma gratuita mediante notebooks aptos para principiantes, lo que posibilita un entrenamiento eficiente incluso con hardware limitado. Sumérgete en el desarrollo eficiente de LLM con las potentes características y el robusto rendimiento de Unsloth.
Lo mejor de ML en Python: Descubre las principales bibliotecas de código abierto
Sumérgete en "Best-of-ML-Python", una colección meticulosamente clasificada de más de novecientas impresionantes bibliotecas de Python de código abierto para aprendizaje automático. Actualizada semanalmente, esta lista es un recurso invaluable para desarrolladores, investigadores y científicos de datos que buscan herramientas de alta calidad en diversas áreas del aprendizaje automático, incluyendo frameworks, visualización de datos, PLN, procesamiento de imágenes y más. Descubre proyectos de primer nivel como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn y Transformers de Hugging Face, cada uno evaluado con una puntuación única de calidad de proyecto. Ya sea que estés construyendo, aprendiendo u optimizando, este recurso curado te ayuda a identificar las bibliotecas más influyentes para tus proyectos de aprendizaje automático. ¡Las contribuciones también son bienvenidas para mantener la lista actualizada y completa!
Dominando la Ingeniería de Prompts: La Guía Definitiva de Código Abierto
Sumérgete en la guía definitiva de ingeniería de *prompts* de código abierto de DAIR.AI, un recurso inagotable que abarca desde los conceptos más básicos hasta las técnicas avanzadas para optimizar modelos de lenguaje grandes (LLM). Esta guía pone a tu disposición artículos, conferencias, *notebooks* y ejemplos prácticos, ideal para investigadores o desarrolladores que busquen comprender a fondo y utilizar eficazmente los LLM. Descubre métodos como Chain-of-Thought, RAG y muchos más para potenciar tus aplicaciones de IA. Únete a millones de estudiantes y eleva tu dominio de los LLM con este recurso impulsado por la comunidad y en constante actualización.
MergeKit: Combina LLM con facilidad y eficiencia
Descubre MergeKit, una herramienta de código abierto pensada para fusionar modelos de lenguaje grandes (LLM) ya entrenados. Esta potente utilidad te permite combinar los puntos fuertes de distintos modelos sin necesidad de un entrenamiento extenso ni de un alto coste computacional. Gracias a su compatibilidad con varios métodos de fusión, ejecución en CPU/GPU y bajo consumo de memoria, MergeKit es ideal para crear LLM personalizados y muy versátiles. Aprende a instalar, configurar y usar esta completa herramienta para mejorar tus proyectos de IA, incluyendo la fusión en múltiples etapas y la extracción de LoRA. Seas investigador o desarrollador, MergeKit simplifica el complejo proceso de integrar modelos, haciendo que las capacidades avanzadas de los LLM sean mucho más accesibles.