Optimización del Rendimiento y la Calidad de Salida de los Modelos de Lenguaje Grande
julio 30, 2025
n8n
La mejora continua de los modelos de lenguaje grande (LLM) es esencial para garantizar resultados precisos y eficientes en aplicaciones empresariales. Este artículo explora estrategias como el ajuste fino (fine-tuning), el pruning (recorte de parámetros innecesarios) y técnicas para reducir el consumo computacional sin sacrificar calidad. Destaca la importancia de medir el rendimiento no solo por velocidad, sino por la capacidad de generar respuestas coherentes y alineadas con los objetivos de negocio. ¿Sabías que pequeñas optimizaciones pueden reducir hasta un 30% los recursos necesarios? La clave está en equilibrar potencia y calidad para generar valor real.
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