Ajuste fino de Llama 3.2 11B con Q-LoRA para respuesta a preguntas extractivas

El AI Lab, un proveedor líder de e-learning en Corea del Sur, ha firmado recientemente un acuerdo de varios años con Theta EdgeCloud, marcando un paso significativo en la mejora de su oferta educativa en Inteligencia Artificial (IA) y Análisis de Datos (DA). Esta asociación permite al AI Lab aprovechar los recursos de GPU distribuidos de Theta EdgeCloud, lo que facilitará la educación avanzada en IA, el entrenamiento de modelos y las aplicaciones de IA generativa. Con un fuerte enfoque en experiencias prácticas y contenido interactivo, el AI Lab tiene como objetivo ofrecer educación de alta calidad a través de su innovadora plataforma, CodingX, reconocida por su efectividad en la enseñanza de habilidades de IA y programación a nivel mundial. Se espera que la colaboración con Theta EdgeCloud traiga varias ventajas al AI Lab. Al utilizar recursos de GPU bajo demanda, la institución puede mejorar la flexibilidad del currículo, permitiendo una integración sin problemas de la IA en sus programas educativos. Además, se prevé que la asociación reduzca los costos operativos a través de la infraestructura distribuida de Theta, permitiendo una escalabilidad rentable de sus servicios. Lo más importante es que la integración de metodologías de aprendizaje impulsadas por IA facilitará experiencias de aprendizaje personalizadas, adaptadas a las necesidades únicas de cada estudiante, mejorando así el rendimiento general. Theta EdgeCloud ha estado expandiendo rápidamente su base de clientes, asociándose recientemente con instituciones prestigiosas como la Universidad Nacional de Seúl y la Universidad de Pekín. Este crecimiento subraya la creciente demanda de soluciones tecnológicas escalables y rentables en el sector educativo. John Choi, CEO del AI Lab, expresó confianza en la asociación, destacando la sólida reputación de Theta entre las universidades surcoreanas y su potencial para expandir significativamente las operaciones del AI Lab en los próximos años. Esta colaboración está destinada a satisfacer la creciente demanda de habilidades tecnológicas en un futuro impulsado por la IA, posicionando al AI Lab como un actor clave en el paisaje educativo en evolución.

Esta semana, la plataforma descentralizada de recursos GPU distribuidos io.net anunció una asociación estratégica con OpenLedger, una blockchain de datos diseñada específicamente para inteligencia artificial (IA). Esta colaboración permitirá a OpenLedger utilizar los recursos de computación GPU globales de io.net, mejorando su capacidad para refinar y entrenar modelos de IA. Conocido como el Internet de GPUs, io.net proporciona una poderosa red de recursos GPU distribuidos, lo que permite a OpenLedger acelerar el desarrollo de sus modelos de IA y empoderar a los desarrolladores para crear aplicaciones descentralizadas (DApps) basadas en IA más eficientes. Según Tausif Ahmad, vicepresidente de desarrollo comercial en io.net, esta asociación proporcionará a OpenLedger una infraestructura confiable para escalar sus modelos de IA y desbloquear nuevos casos de uso, reforzando su posición como un proveedor innovador en el espacio de IA descentralizada. Además de proporcionar recursos GPU, la infraestructura de io.net apoyará la inferencia y el alojamiento de modelos de IA, asegurando un rendimiento y escalabilidad óptimos. Se espera que esta asociación mejore la reputación de OpenLedger como un proveedor líder de conjuntos de datos confiables, impulsando la innovación en la intersección de blockchain e IA. La colaboración tiene como objetivo crear datos de alta calidad de manera segura y eficiente, al tiempo que impulsa la innovación y el rendimiento. Un miembro del equipo de OpenLedger enfatizó que aprovechar la infraestructura GPU de io.net permitirá a los usuarios ajustar los modelos de IA de manera más eficiente, lo que en última instancia conducirá al desarrollo de modelos de IA confiables y explicables. Un factor significativo en la elección de OpenLedger de io.net como su proveedor de recursos GPU son las soluciones de computación rentables y escalables que se ofrecen. Esta asociación permitirá a OpenLedger expandir sus servicios sin las limitaciones de los altos costos asociados con los proveedores de nube centralizados. Al procesar conjuntos de datos más grandes y desarrollar modelos de IA con una eficiencia sin precedentes, OpenLedger tiene como objetivo ampliar los límites de la innovación en IA descentralizada. En última instancia, esta asociación se alinea con la misión de OpenLedger de fomentar un entorno de datos abierto y colaborativo, al tiempo que promueve la adopción de soluciones de IA impulsadas por blockchain.

En un desarrollo significativo para el panorama de la IA descentralizada, Stratos ha anunciado una asociación con Cortensor, un líder en redes de inferencia de IA descentralizadas. Esta colaboración tiene como objetivo mejorar la infraestructura de IA descentralizada al integrar las robustas soluciones de almacenamiento y transmisión descentralizadas de Stratos en el innovador ecosistema de IA de Cortensor. Se espera que la asociación proporcione almacenamiento de datos seguro y escalable, asegurando que tanto las cargas de trabajo de IA públicas como privadas puedan operar sin problemas y de manera confiable, mejorando así el rendimiento general de la red. Una de las características clave de esta asociación es la introducción de capacidades de transmisión de inferencia en tiempo real. Las avanzadas API de transmisión de video de Stratos permitirán a Cortensor ofrecer salidas de inferencia de IA instantáneas, facilitando aplicaciones dinámicas y tareas impulsadas por el usuario. Se espera que esta mejora optimice el rendimiento de las cargas de trabajo de IA, ya que la infraestructura de alto rendimiento de Stratos mejorará la comunicación de nodo a nodo, asegurando un flujo de datos eficiente incluso en entornos de alta demanda. Este es un paso crucial para hacer que las herramientas de IA avanzadas sean más accesibles y rentables. Ambas empresas comparten una visión para un futuro de IA descentralizada, con los sistemas de Cortensor de Prueba de Inferencia (PoI) y Prueba de Trabajo Útil (PoUW) validando tareas y recompensando a los contribuyentes por trabajo significativo. Stratos, con su infraestructura descentralizada que apoya soluciones de Web3 e IA, cuenta con más de 900 nodos de almacenamiento activos a nivel global y una capacidad de 21 PB. Esta asociación no solo ejemplifica su compromiso con la innovación, sino que también tiene como objetivo desbloquear nuevas posibilidades para empresas, desarrolladores y mineros impulsados por la comunidad, construyendo en última instancia un ecosistema de IA más inclusivo y escalable. Estén atentos para más actualizaciones mientras continúan ampliando los límites de las soluciones de IA descentralizadas.

La generación aumentada por recuperación (RAG) ha surgido como un método fundamental para integrar grandes modelos de lenguaje (LLMs) en aplicaciones comerciales especializadas, permitiendo la infusión de datos propietarios en las respuestas del modelo. A pesar de su efectividad durante la fase de prueba de concepto (POC), los desarrolladores a menudo enfrentan caídas significativas en la precisión al trasladar RAG a producción. Este problema es particularmente pronunciado durante la fase de recuperación, donde el objetivo es recuperar con precisión el contexto más relevante para una consulta dada, una métrica conocida como recall de contexto. Este artículo profundiza en estrategias para mejorar el recall de contexto mediante la personalización y ajuste fino de modelos de incrustación, mejorando en última instancia el rendimiento de RAG en aplicaciones del mundo real. RAG opera en dos pasos principales: recuperación y generación. En la fase de recuperación, el modelo convierte texto en vectores, indexa, recupera y vuelve a clasificar estos vectores para identificar las mejores coincidencias. Sin embargo, los fallos en esta fase pueden llevar a contextos relevantes perdidos, resultando en un menor recall de contexto y salidas de generación menos precisas. Una solución efectiva es adaptar el modelo de incrustación, que está diseñado para entender las relaciones entre los datos textuales, para producir incrustaciones que sean específicas para el conjunto de datos que se está utilizando. Este ajuste fino permite al modelo generar vectores similares para oraciones similares, mejorando su capacidad para recuperar contextos que son altamente relevantes para la consulta. Para mejorar el recall de contexto, es esencial preparar un conjunto de datos adaptado que refleje los tipos de consultas que el modelo encontrará. Esto implica extraer una variedad de preguntas de la base de conocimientos, parafrasearlas para variabilidad y organizarlas por relevancia. Además, construir un conjunto de datos de evaluación ayuda a evaluar el rendimiento del modelo en un entorno realista. Al emplear un Evaluador de Recuperación de Información, los desarrolladores pueden medir métricas como Recall@k y Precision@k para evaluar la precisión de recuperación. En última instancia, el ajuste fino del modelo de incrustación puede llevar a mejoras sustanciales en el recall de contexto, asegurando que RAG se mantenga preciso y confiable en entornos de producción.

En un emocionante desarrollo en la intersección de la IA y la blockchain, VentureMind AI ha anunciado una asociación con Theta EdgeCloud. Esta colaboración tiene como objetivo aprovechar los recursos de computación y transmisión descentralizados y de baja latencia de Theta para mejorar las capacidades de VentureMind AI. Al integrar EdgeCloud, VentureMind AI podrá escalar sus herramientas de IA, optimizar el renderizado de video y ofrecer control robótico en tiempo real, mejorando significativamente sus ofertas de servicios en sectores como la construcción y la seguridad. Esta asociación marca un paso significativo en la creación de un ecosistema integral que fusiona la innovación en IA con las finanzas descentralizadas y la robótica avanzada. VentureMind AI es una plataforma pionera que permite a los usuarios crear, acuñar e intercambiar herramientas de IA como NFTs, proporcionando una capa única de propiedad y potencial de ingresos. La plataforma también cuenta con un constructor de Agentes Autónomos personalizado, que permite a los usuarios lanzar comunidades tokenizadas y gestionar actividades de creación de mercado. Desde su creación en junio de 2023, EdgeCloud ha ganado tracción tanto en entornos académicos como empresariales, con instituciones como la Universidad Nacional de Seúl y empresas como GenAI search Liner utilizando su infraestructura para avanzar en la investigación y aplicaciones de IA. Con la integración de Theta EdgeCloud, VentureMind AI está preparado para redefinir las posibilidades en los ámbitos de la IA, la robótica y Web3. La asociación facilitará la computación escalable para la innovación en IA, el control robótico confiable, el procesamiento de video rentable y una mejor integración para NFTs y herramientas autónomas. Fundada por Jermaine Anugwom, VentureMind AI ha evolucionado rápidamente de una colección de herramientas de IA especializadas a una plataforma robusta que incorpora tecnología blockchain y tokenomics, posicionándose como líder en el emergente paisaje de Web3.

La integración de la tecnología IoT en la agricultura está transformando el sector, permitiendo a los agricultores tomar decisiones informadas basadas en datos que mejoran la productividad y la sostenibilidad. Se proyecta que el mercado global de agricultura inteligente alcanzará los 20 mil millones de dólares para 2026, impulsado por la creciente adopción de soluciones IoT en las granjas. Estas tecnologías optimizan varios aspectos de la gestión de cultivos y ganado, ayudando a los agricultores a reducir costos mientras mejoran los rendimientos y la responsabilidad ambiental. A medida que proliferan los dispositivos IoT, ofrecen ventajas significativas, incluida la automatización de la gestión de recursos y la recopilación de datos en tiempo real sobre factores críticos como el clima y las condiciones del suelo. Los dispositivos IoT como estaciones meteorológicas y sensores de suelo juegan un papel fundamental en la agricultura inteligente. Las estaciones meteorológicas proporcionan datos esenciales sobre temperatura, humedad y precipitación, lo que permite a los agricultores realizar ajustes oportunos en los horarios de riego y siembra. Los sensores de suelo ofrecen información en tiempo real sobre los niveles de humedad, optimizando el uso del agua y las estrategias de fertilización. Además, los collares de monitoreo de ganado garantizan una gestión proactiva de la salud y ubicación de los animales. Al automatizar el riego y la distribución de recursos basándose en datos en tiempo real, los agricultores pueden conservar recursos y mejorar la salud de los cultivos, lo que en última instancia conduce a una mayor rentabilidad. La plataforma de Chirp mejora la efectividad de estos dispositivos IoT al integrarlos en un sistema cohesivo gestionado desde un único panel de control. La incorporación de la tecnología blockchain refuerza aún más la gestión de datos, garantizando un almacenamiento seguro, a prueba de manipulaciones y trazabilidad de las enormes cantidades de información generadas por los dispositivos IoT. Los mineros Blackbird de Chirp proporcionan conectividad de largo alcance para estos dispositivos, facilitando la transmisión de datos confiable en grandes áreas sin necesidad de conexiones a Internet individuales. Esta integración fluida de la tecnología IoT posiciona a Chirp como un socio vital para los agricultores, empoderándolos para enfrentar desafíos y capitalizar nuevas oportunidades en el paisaje agrícola en evolución.