📌 Curso Rápido de LLMs Open Source (Large Language Models de Código Abierto) 1️⃣ Introducción a los LLMs 🔹 ¿Qué es un LLM? Modelos de lenguaje entrenados con grandes cantidades de texto. Capaces de generar texto, traducir, responder preguntas, etc. 🔹 Open Source vs. Privativos Open Source : Puedes descargarlos, modificarlos y ejecutarlos localmente. Ejemplos: LLaMA (Meta) , Mistral , Falcon , Bloom (BigScience) . Privativos : Requieren API (ej: GPT-4 de OpenAI, Claude de Anthropic). 2️⃣ Modelos Open Source Populares Modelo Desarrollador Características LLaMA 2 Meta (Facebook) Varios tamaños (7B, 13B, 70B parámetros). Mistral 7B Mistral AI Más eficiente que LLaMA 2 en algunos benchmarks. Falcon 40B TII (UAE) Modelo potente con licencia Apache 2.0. Bloom BigScience Multilingüe (soporta español bien). 📌 Requisitos : Hardware: GPU (NVIDIA) para modelos grandes (ej: 16GB+ RAM para 7B parámetros). Alternativa: Usar APIs como Hugging F...
Cómo crear tu primer LLM local con Ollama (y construir un tutor de francés gratis) ¿Te gustaría ejecutar un Large Language Model (LLM) directamente en tu ordenador, sin depender de servicios en la nube ni pagar suscripciones? En este tutorial, te mostraré cómo instalar Ollama (o Llama), un framework que permite ejecutar modelos de lenguaje en tu máquina usando C++, y cómo usarlo para crear un tutor de francés gratuito . ¡Sin costes ocultos! ¿Qué es Ollama (o Llama)? Ollama es una plataforma que te permite descargar y ejecutar modelos de IA localmente , como el famoso Llama 3 de Meta (Facebook). Su ventaja: Totalmente gratuito (open-source). Funciona en Mac, Windows y Linux . No requiere conexión constante a internet después de la instalación. ¿Por qué se llama "Llama"? El nombre viene del modelo original de Meta, que revolucionó el mundo de los LLM open-source. Paso 1: Instalar Ollama Descarga : Ve a ollama.c...
¿Qué es un "Agente" en el contexto de IA? Un agente de IA es un sistema autónomo que percibe su entorno (a través de datos, texto, sensores, etc.), toma decisiones y ejecuta acciones para lograr un objetivo específico. En el mundo de los LLMs, los agentes suelen combinarse con modelos de lenguaje para realizar tareas más complejas. 🔹 Características de un Agente de IA Autonomía : Puede actuar sin intervención humana constante. Memoria : Retiene contexto (ej: recordar una conversación previa). Herramientas (Tools) : Usa APIs, bases de datos, búsqueda web, etc. Planificación : Divide un problema en pasos (ej: "reserva un vuelo" → consulta precios → compra). 🔹 Ejemplos Prácticos Chatbot avanzado : Que consulta el clima, hace reservas o busca info en internet. AutoGPT : Agente que usa GPT para ejecutar tareas multi-paso (ej: "investiga sobre X y escribe un informe"). Asistente de código : Como DevOps Agent que depura errores y ejecuta comandos en tu term...
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