AI Canopy

Aprenda cuándo y cómo ajustar modelos o utilizar la generación de recuperación aumentada para crear aplicaciones de IA específicas de un dominio.

Descubra cómo observan, razonan y actúan los agentes de IA, y por qué la colaboración entre múltiples agentes está dando forma al futuro de la inteligencia artificial.

Una inmersión profunda en la autoatención, la atención de múltiples cabezas, la codificación posicional y la arquitectura Transformer que impulsa todos los modelos de lenguajes grandes modernos.

Explore las leyes de escalamiento empírico que gobiernan el rendimiento del modelo, las estrategias de capacitación óptimas para la computación y la ingeniería de sistemas distribuidos detrás de los modelos de frontera de capacitación.

Comprenda cómo los modelos de lenguaje sin formato se transforman en asistentes útiles e inofensivos mediante ajustes supervisados, modelos de recompensa y aprendizaje reforzado a partir de comentarios humanos.

Descubra cómo los agentes de IA observan, razonan y actúan de forma autónoma mediante el uso de herramientas, la memoria, estrategias de planificación y arquitecturas de múltiples agentes para tareas complejas del mundo real.

Explore la superficie de ataque de los sistemas de IA modernos (desde jailbreaks e inyecciones rápidas hasta ejemplos conflictivos y envenenamiento de datos) y conozca las estrategias de defensa que los protegen.

Diseñe una recuperación que mejore las respuestas en lugar de ocultar datos débiles detrás de un modelo confiable.

Pase de demostraciones impresionantes a agentes acotados y observables que utilizan herramientas de forma segura.

Haga que la calidad, la seguridad, la latencia y los costos sean mensurables antes de que una función de IA llegue a los usuarios.