01
Fundamentos de la IA
Understand what AI is, how systems learn, where they fail, and how to judge claims without hype.
Biblioteca de IA gratuita
Idioma IA guíasGratis para siempre.
155 Guías en inglés sencillo, rutas de aprendizaje estructuradas y una biblioteca abierta, creada por una organización sin fines de lucro independiente 501(c)(3) para que cualquiera pueda comprender la IA moderna.
155Guías gratuitas
1Pistas temáticas
~2 minPor guía
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Five outcome-based courses
Each course includes explicit outcomes, mapped competencies, practice activities, and an applied capstone.
02
Usuario responsable de IA
Utilice la IA de manera productiva mientras protege la privacidad, verifica los resultados y preserva la responsabilidad humana.
03
IA en el trabajo
Evaluate workplace use cases, run safe pilots, measure value, and communicate changes responsibly.
04
Política y sociedad de IA
Analyze AI systems through rights, equity, governance, safety, and public-interest outcomes.
05
Construyendo con sistemas de IA
Understand language models, retrieval, agents, evaluation, cost, and deployment safeguards through practical system design.
Pistas temáticas
Navegar por pista
Salta al área que te interesa. Cada pista tiene varias guías en inglés sencillo.
FundamentosConceptos básicos: cómo funciona la IA a alto nivel.84 guías Idioma IALLM, PNL, ChatGPT, indicaciones y comprensión de textos.155 guías IA visualGeneración de imágenes, visión por computadora, video y diseño.133 guías IA de audioVoz, música, podcasting e IA centrada en el audio.117 guías EmpresasPerfiles de OpenAI, Anthropic, Google, Meta y más.121 guías AplicacionesCómo aparece la IA en la codificación, la búsqueda, los agentes y la vida diaria.111 guías IndustriasIA en atención médica, finanzas, educación, energía y más.91 guías TécnicoChips, ajuste, RAG, vectores e infraestructura de IA.177 guías sociedadSesgo, privacidad, derechos de autor, seguridad y el futuro de la IA.30 guías
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Idioma IA
Penalización por repetición y controles de decodificación
Los controles de decodificación son las perillas que deciden cómo un modelo de lenguaje selecciona cada palabra siguiente de su distribución de probabilidad.
Idioma IASesgo de posición ALiBi
ALiBi (Atención con sesgos lineales) es una forma inteligente de dar a los transformadores un sentido del orden de las palabras sin las tradicionales incrustaciones de posición.
Idioma IAAtención multiconsulta
La atención de consultas múltiples (MQA) es una versión de la atención del transformador que ahorra memoria y comparte un conjunto de claves y valores entre todos los cabezales de atención.
Idioma IATokenización de SentencePiece
SentencePieza es un tokenizador independiente del idioma que aprende a dividir texto sin formato en subpalabras directamente a partir de datos, sin depender de espacios.
Idioma IATokenización de Wordpiece
WordPieza es el algoritmo de tokenización de subpalabras que impulsa BERT y muchos modelos Google, dividiendo palabras en fragmentos reutilizables para que un modelo pueda manejar cualquier...
Idioma IAIncrustaciones de oraciones-BERT
Sentence-BERT (SBERT) adapta BERT para producir un único vector de longitud fija para una oración completa, de modo que el significado se pueda comparar con una rápida similitud de coseno.
Idioma IAT5 y transferencia de texto a texto
T5 (Transformador de transferencia de texto a texto), de Google en 2019, reformula cada tarea de PNL, traducción, resumen, clasificación e incluso regresión, como alimentación...
Idioma IARecuperación del pasaje denso
Dense Passage Retrieval (DPR) encuentra texto relevante comparando el significado de una pregunta y pasajes como vectores numéricos, sin hacer coincidir palabras.
Idioma IABM25 y recuperación léxica
BM25 es la clásica función de clasificación basada en palabras clave que califica los documentos según la frecuencia con la que aparecen los términos de consulta, ajustados según la rareza del término y la longitud del documento.
Idioma IAIncrustaciones de documentos hipotéticos de HyDE
HyDE mejora la recuperación pidiendo primero a un modelo de lenguaje que imagine un documento de respuesta falso y luego buscando con la incrustación de ese documento en lugar del formato sin formato...
Idioma IAModelos preliminares de decodificación especulativa
La decodificación especulativa utiliza un modelo de "borrador" pequeño y rápido para adivinar varios tokens próximos que luego un modelo grande verifica en una sola pasada.
Idioma IADecodificación anticipada
La decodificación anticipada acelera la generación de LLM sin ningún modelo borrador adicional al adivinar y verificar múltiples tokens futuros en paralelo usando n-gramas...
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