Enciclopedia Galáctica

ia_generativa

alberto (alberto@undisclosed.example.com) — 2026-06-16T12:54:47+00:00

Introducción a la inteligencia artificial generativa * Introducción a los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) * Gestión de memoria de un LLM

principal - [Introducción a la inteligencia artificial]

alberto (alberto@undisclosed.example.com) — 2026-06-16T12:54:18+00:00

Inteligencia Artificial Introducción a la inteligencia artificial * Conceptos * NumPy * Preparación de datasets * Datasets clásicos y aumento de datos * Modelos Clásicos * Introducción a la inteligencia artificial generativa Desarrollo con inteligencia artificial * Langchain

intro_llm - [6. Estructura de Software en Entornos Locales]

alberto (alberto@undisclosed.example.com) — 2026-06-16T12:35:12+00:00

Apuntes Técnicos: Arquitectura de IA Generativa y Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) 1. La Arquitectura Base: El Transformer El Transformer (Vaswani et al., 2017) supuso una ruptura absoluta con las redes secuenciales anteriores (como RNN y LSTM) al tratar el procesamiento del lenguaje como un problema relacional global en lugar de una cadena temporal paso a paso.$$\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{Q K^T}{\sqrt{d_k}}\right) V$$$d_k$$t-1$$t$$Q$$K$$$\mathcal{L} = \sum_{i} \lo…

memoria - [Ventana de tokens del buffer de conversación]

alberto (alberto@undisclosed.example.com) — 2025-12-18T15:52:22+00:00

Memoria El modo en que se gestiona la memoria en este apartado a través de langchain, está obsoleto Deprecated. Se debe de hacer a través de LangGraph, pero como esto escapa al objetivo actual (aprender a manejar langchain), se hará de este modo.

modelos_plantillas_parsers

alberto (alberto@undisclosed.example.com) — 2025-12-18T15:12:09+00:00

Modelos, plantillas y parsers Modelos En primer lugar hay que tener el modelo correspondiente instalado y ejecutándose. Lo modelos disponibles para funcionar con langchain están en En mi caso trabajo habitualmente con Ollama en local, usando el modelo Llama 3.2 de 3 mil millones de parámetros, uno de los modelos pequeños que no son multimodales. Por ello, haré los ejemplos usando éste.

datos - [Selección de datos (features) y la "maldición" de la dimensionalidad]

alberto (alberto@undisclosed.example.com) — 2025-11-21T17:18:53+00:00

Preparación de datasets Garbage in, garbage out Los datos de entrada son una parte muy importante del machine learning. Si los datos con los que vamos a entrenar nuestro modelo no son una buena representación de los datos que usará el modelo en producción, no conseguiremos que tenga un buen rendimiento. Este apartado va de cómo conseguir un buen conjunto de datos o

basico - [Strings]

alberto (alberto@undisclosed.example.com) — 2025-08-02T00:14:23+00:00

Conceptos básicos Python Lenguaje de alto nivel de programación interpretado cuya filosofía hace hincapié en la legibilidad de su código, multiparadigma, programación imperativa y, en menor medida, programación funcional. Es un lenguaje interpretado, dinámico y multiplataforma. En Python no se especifican los tipos de datos, que son tipados automáticamente.

instalable - [main.py]

alberto (alberto@undisclosed.example.com) — 2025-07-16T10:05:14+00:00

Crear software instalable La diferencia entre un script y un programa, es que es script es un único archivo python que se ejecuta desde su ubicación. Puede ser muy útil, especialmente para pequeñas tareas, pero un programa software es más profesional y tiene muchas más ventajas: ejecutarlo desde cualquier ubicación, manejar información estructurada (JSON, Bases de datos), usar módulos (diferentes archivos de biblioteca). No es que no pueda hacerse todo esto con un script, pero es más complejo y…

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alberto (alberto@undisclosed.example.com) — 2023-07-05T11:15:27+00:00

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