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Tres años después de que RLHF se hiciera popular, el paisaje del alineamiento de modelos es más rico. Repaso de RLHF, DPO y los métodos más recientes como KTO o ORPO, con criterios para elegir.
Google publicó Gemma 2 a mediados de 2024 y ya lleva tiempo en uso real. Balance de cómo compite en el ecosistema de modelos abiertos, qué tamaños tienen sentido y dónde ha cuajado su adopción.
La serie o3 de OpenAI empieza a estar disponible y marca un cambio real en razonamiento complejo. Análisis de dónde brilla, dónde sigue fallando y qué cambia para quien construye productos con LLMs.
Google ha lanzado Gemini 2.0 con un énfasis claro en uso de herramientas y agentes. Repaso de qué aporta, dónde está por detrás de la competencia y en qué tipo de aplicaciones encaja mejor.
Los procesadores Copilot+ de Qualcomm, Intel y AMD han normalizado la presencia de una NPU en el PC doméstico. Qué cambia realmente para ejecutar modelos en local y cuándo merece la pena.
LoRA reduce el coste del fine-tuning de forma dramática. QLoRA va aún más allá combinando cuantización y adaptadores de bajo rango. Cómo funcionan, cuándo usarlos y qué calidad esperar.
Claude 3.5 Sonnet llegó en junio de 2024 y forzó a todos a repensar. Qué lo hace especial en coding y cómo compara con GPT-4o.
Mistral Large 2 cierra la brecha con GPT-4 y Claude desde Europa. Residencia EU, precios, y cuándo elegirlo frente a las alternativas.
Outlines, Guidance e Instructor obligan al modelo a emitir JSON válido en el propio paso de generación. Cuándo ganan frente a reintentos y function calling.
Microsoft 365 Copilot integra modelos de lenguaje grande en Word, Excel, Teams y Outlook. Qué puede hacer realmente, cómo funciona y qué deben saber los equipos antes de desplegarlo.
GitHub Copilot usa IA para sugerir código en tiempo real mientras programas. Cómo funciona, cuándo ayuda de verdad, cuándo no, y qué implica para el oficio de programar.
