Optimización de todos nuestros modelos open-source para ser usados hasta con un smartphone
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1 de septiembre de 2023
El 5 de julio, presentamos nuestro primer Modelo del Lenguaje (LLM) completamente adaptado en español. Este nuevo producto, denominado LINCE, emplea las innovadoras técnicas de entrenamiento eficiente en LLMs (fine-tuning).
LINCE, diseñado con un enfoque de instrucciones, ofrece gran versatilidad ya que puede ser utilizado tanto a través de API como en las aplicaciones nativas de Clibrain: Clichat, Clibot y Clicall. Esta singularidad permite a empresas de toda dimensión e industria implementar la Inteligencia Artificial en español, asegurando su seguridad y privacidad al tiempo que se obtienen resultados óptimos y listos para ser usados en producción.
Por otro lado, durante el mes de Julio y Agosto de 2023 realizamos adaptaciones de Llama 2 en sus versiones de 7B y 13B para el seguimiento de instrucciones en español. Este trabajo demuestra nuestro firme compromiso con la comunidad hispanohablante, ofreciendo soluciones en tiempo récord que trascienden el simple desarrollo de modelos del lenguaje.
Actualmente, nuestro siguiente paso es la optimización de LINCE para que sea accesible en dispositivos con menor capacidad de cómputo. Este avance permitirá que cualquier usuario pueda realizar inferencias o entrenar un modelo desde su domicilio, sin necesidad de realizar una inversión monetaria considerable.
Los modelos cuantizados facilitan la instalación y operación en dispositivos más económicos, como servidores, laptops o móviles, eliminando por ende la necesidad de una conexión a internet. De este modo, habilitan situaciones de uso en las que el dispositivo no dispone de una conexión a internet confiable, bien sea por cuestiones de seguridad o factores de localización.
El proceso para hacer más eficiente este modelo se denomina "Cuantización" (o Quantization, en inglés). A día de hoy, esto representa uno de los mayores desafíos para los ingenieros de Machine Learning del sector de IA. La dimensión de los modelos representa una barrera para la adopción de esta innovación en numerosos sectores y situaciones, en las que la dependencia de hardware costoso o la conexión remota a estos equipos no resulta viable.
¿Qué es Cuantizar?
Cuantizar, en su esencia más sencilla y matemática, puede interpretarse como el acto de 'redondear' o 'descartar decimales' en las matrices. Esta simplificación buscada permite minimizar las operaciones de cálculo y potenciar la velocidad de procesamiento.
Esta estrategia no solo resulta en una aceleración significativa de la velocidad de inferencia, sino que también puede duplicar las ganancias en términos de compresión, siempre con la premisa de preservar la precisión.
En resumen, la cuantización aporta una mejora sustancial en el rendimiento del procesamiento inferencial y el entrenamiento de los modelos del lenguaje (LLM), manteniendo inalteradas todas sus funcionalidades y características esenciales. Por lo tanto, es justo decir que Cuantizar es sinónimo de Optimizar en el contexto de los algoritmos y modelos de lenguaje.
Este avance es único y nunca antes se había alcanzado, sobrepasando las fronteras de los conocimientos actuales. Implica una reducción drástica de los costes de inferencia de los modelos, lo que representa uno de los desafíos más significantes al poner en marcha los Modelos del Lenguaje (LLMs) en el campo de Inteligencia Artificial (IA) actualmente. El proceso de cuantización presenta, por lo tanto, un cambio revolucionario y un avance extraordinario para la IA desde un enfoque científico.
¿Qué consigue Clibrain con la Cuantización?
Estos modelos están facilitando que desarrollemos una arquitectura e infraestructura exclusiva para LINCE. Este enfoque innovador permite que el modelo procese información en tiempo real, garantice su fiabilidad y se adapte de manera automática a las necesidades específicas de cada cliente, asegurando así una escalabilidad óptima.
LINCE Zero y Llama 2 Cuantizados ya están disponibles
Siguiendo la tradición establecida en Clibrain Labs, nuestro laboratorio de investigación y desarrollo de inteligencia artificial, cada comunicado o nota de prensa que emitimos sobre productos o servicios bajo licencia open-source viene siempre acompañado de su correspondiente enlace de descarga.
Estamos encantados de anunciar que tanto LINCE Zero como las adaptaciones de Llama 2 (7B, 13B) al español en su versión Cuantizada ya están disponibles para su uso y descarga gratuita en Hugging Face.
El 5 de julio, presentamos nuestro primer Modelo del Lenguaje (LLM) completamente adaptado en español. Este nuevo producto, denominado LINCE, emplea las innovadoras técnicas de entrenamiento eficiente en LLMs (fine-tuning).
LINCE, diseñado con un enfoque de instrucciones, ofrece gran versatilidad ya que puede ser utilizado tanto a través de API como en las aplicaciones nativas de Clibrain: Clichat, Clibot y Clicall. Esta singularidad permite a empresas de toda dimensión e industria implementar la Inteligencia Artificial en español, asegurando su seguridad y privacidad al tiempo que se obtienen resultados óptimos y listos para ser usados en producción.
Por otro lado, durante el mes de Julio y Agosto de 2023 realizamos adaptaciones de Llama 2 en sus versiones de 7B y 13B para el seguimiento de instrucciones en español. Este trabajo demuestra nuestro firme compromiso con la comunidad hispanohablante, ofreciendo soluciones en tiempo récord que trascienden el simple desarrollo de modelos del lenguaje.
Actualmente, nuestro siguiente paso es la optimización de LINCE para que sea accesible en dispositivos con menor capacidad de cómputo. Este avance permitirá que cualquier usuario pueda realizar inferencias o entrenar un modelo desde su domicilio, sin necesidad de realizar una inversión monetaria considerable.
Los modelos cuantizados facilitan la instalación y operación en dispositivos más económicos, como servidores, laptops o móviles, eliminando por ende la necesidad de una conexión a internet. De este modo, habilitan situaciones de uso en las que el dispositivo no dispone de una conexión a internet confiable, bien sea por cuestiones de seguridad o factores de localización.
El proceso para hacer más eficiente este modelo se denomina "Cuantización" (o Quantization, en inglés). A día de hoy, esto representa uno de los mayores desafíos para los ingenieros de Machine Learning del sector de IA. La dimensión de los modelos representa una barrera para la adopción de esta innovación en numerosos sectores y situaciones, en las que la dependencia de hardware costoso o la conexión remota a estos equipos no resulta viable.
¿Qué es Cuantizar?
Cuantizar, en su esencia más sencilla y matemática, puede interpretarse como el acto de 'redondear' o 'descartar decimales' en las matrices. Esta simplificación buscada permite minimizar las operaciones de cálculo y potenciar la velocidad de procesamiento.
Esta estrategia no solo resulta en una aceleración significativa de la velocidad de inferencia, sino que también puede duplicar las ganancias en términos de compresión, siempre con la premisa de preservar la precisión.
En resumen, la cuantización aporta una mejora sustancial en el rendimiento del procesamiento inferencial y el entrenamiento de los modelos del lenguaje (LLM), manteniendo inalteradas todas sus funcionalidades y características esenciales. Por lo tanto, es justo decir que Cuantizar es sinónimo de Optimizar en el contexto de los algoritmos y modelos de lenguaje.
Este avance es único y nunca antes se había alcanzado, sobrepasando las fronteras de los conocimientos actuales. Implica una reducción drástica de los costes de inferencia de los modelos, lo que representa uno de los desafíos más significantes al poner en marcha los Modelos del Lenguaje (LLMs) en el campo de Inteligencia Artificial (IA) actualmente. El proceso de cuantización presenta, por lo tanto, un cambio revolucionario y un avance extraordinario para la IA desde un enfoque científico.
¿Qué consigue Clibrain con la Cuantización?
Estos modelos están facilitando que desarrollemos una arquitectura e infraestructura exclusiva para LINCE. Este enfoque innovador permite que el modelo procese información en tiempo real, garantice su fiabilidad y se adapte de manera automática a las necesidades específicas de cada cliente, asegurando así una escalabilidad óptima.
LINCE Zero y Llama 2 Cuantizados ya están disponibles
Siguiendo la tradición establecida en Clibrain Labs, nuestro laboratorio de investigación y desarrollo de inteligencia artificial, cada comunicado o nota de prensa que emitimos sobre productos o servicios bajo licencia open-source viene siempre acompañado de su correspondiente enlace de descarga.
Estamos encantados de anunciar que tanto LINCE Zero como las adaptaciones de Llama 2 (7B, 13B) al español en su versión Cuantizada ya están disponibles para su uso y descarga gratuita en Hugging Face.
El 5 de julio, presentamos nuestro primer Modelo del Lenguaje (LLM) completamente adaptado en español. Este nuevo producto, denominado LINCE, emplea las innovadoras técnicas de entrenamiento eficiente en LLMs (fine-tuning).
LINCE, diseñado con un enfoque de instrucciones, ofrece gran versatilidad ya que puede ser utilizado tanto a través de API como en las aplicaciones nativas de Clibrain: Clichat, Clibot y Clicall. Esta singularidad permite a empresas de toda dimensión e industria implementar la Inteligencia Artificial en español, asegurando su seguridad y privacidad al tiempo que se obtienen resultados óptimos y listos para ser usados en producción.
Por otro lado, durante el mes de Julio y Agosto de 2023 realizamos adaptaciones de Llama 2 en sus versiones de 7B y 13B para el seguimiento de instrucciones en español. Este trabajo demuestra nuestro firme compromiso con la comunidad hispanohablante, ofreciendo soluciones en tiempo récord que trascienden el simple desarrollo de modelos del lenguaje.
Actualmente, nuestro siguiente paso es la optimización de LINCE para que sea accesible en dispositivos con menor capacidad de cómputo. Este avance permitirá que cualquier usuario pueda realizar inferencias o entrenar un modelo desde su domicilio, sin necesidad de realizar una inversión monetaria considerable.
Los modelos cuantizados facilitan la instalación y operación en dispositivos más económicos, como servidores, laptops o móviles, eliminando por ende la necesidad de una conexión a internet. De este modo, habilitan situaciones de uso en las que el dispositivo no dispone de una conexión a internet confiable, bien sea por cuestiones de seguridad o factores de localización.
El proceso para hacer más eficiente este modelo se denomina "Cuantización" (o Quantization, en inglés). A día de hoy, esto representa uno de los mayores desafíos para los ingenieros de Machine Learning del sector de IA. La dimensión de los modelos representa una barrera para la adopción de esta innovación en numerosos sectores y situaciones, en las que la dependencia de hardware costoso o la conexión remota a estos equipos no resulta viable.
¿Qué es Cuantizar?
Cuantizar, en su esencia más sencilla y matemática, puede interpretarse como el acto de 'redondear' o 'descartar decimales' en las matrices. Esta simplificación buscada permite minimizar las operaciones de cálculo y potenciar la velocidad de procesamiento.
Esta estrategia no solo resulta en una aceleración significativa de la velocidad de inferencia, sino que también puede duplicar las ganancias en términos de compresión, siempre con la premisa de preservar la precisión.
En resumen, la cuantización aporta una mejora sustancial en el rendimiento del procesamiento inferencial y el entrenamiento de los modelos del lenguaje (LLM), manteniendo inalteradas todas sus funcionalidades y características esenciales. Por lo tanto, es justo decir que Cuantizar es sinónimo de Optimizar en el contexto de los algoritmos y modelos de lenguaje.
Este avance es único y nunca antes se había alcanzado, sobrepasando las fronteras de los conocimientos actuales. Implica una reducción drástica de los costes de inferencia de los modelos, lo que representa uno de los desafíos más significantes al poner en marcha los Modelos del Lenguaje (LLMs) en el campo de Inteligencia Artificial (IA) actualmente. El proceso de cuantización presenta, por lo tanto, un cambio revolucionario y un avance extraordinario para la IA desde un enfoque científico.
¿Qué consigue Clibrain con la Cuantización?
Estos modelos están facilitando que desarrollemos una arquitectura e infraestructura exclusiva para LINCE. Este enfoque innovador permite que el modelo procese información en tiempo real, garantice su fiabilidad y se adapte de manera automática a las necesidades específicas de cada cliente, asegurando así una escalabilidad óptima.
LINCE Zero y Llama 2 Cuantizados ya están disponibles
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LINCE, diseñado con un enfoque de instrucciones, ofrece gran versatilidad ya que puede ser utilizado tanto a través de API como en las aplicaciones nativas de Clibrain: Clichat, Clibot y Clicall. Esta singularidad permite a empresas de toda dimensión e industria implementar la Inteligencia Artificial en español, asegurando su seguridad y privacidad al tiempo que se obtienen resultados óptimos y listos para ser usados en producción.
Por otro lado, durante el mes de Julio y Agosto de 2023 realizamos adaptaciones de Llama 2 en sus versiones de 7B y 13B para el seguimiento de instrucciones en español. Este trabajo demuestra nuestro firme compromiso con la comunidad hispanohablante, ofreciendo soluciones en tiempo récord que trascienden el simple desarrollo de modelos del lenguaje.
Actualmente, nuestro siguiente paso es la optimización de LINCE para que sea accesible en dispositivos con menor capacidad de cómputo. Este avance permitirá que cualquier usuario pueda realizar inferencias o entrenar un modelo desde su domicilio, sin necesidad de realizar una inversión monetaria considerable.
Los modelos cuantizados facilitan la instalación y operación en dispositivos más económicos, como servidores, laptops o móviles, eliminando por ende la necesidad de una conexión a internet. De este modo, habilitan situaciones de uso en las que el dispositivo no dispone de una conexión a internet confiable, bien sea por cuestiones de seguridad o factores de localización.
El proceso para hacer más eficiente este modelo se denomina "Cuantización" (o Quantization, en inglés). A día de hoy, esto representa uno de los mayores desafíos para los ingenieros de Machine Learning del sector de IA. La dimensión de los modelos representa una barrera para la adopción de esta innovación en numerosos sectores y situaciones, en las que la dependencia de hardware costoso o la conexión remota a estos equipos no resulta viable.
¿Qué es Cuantizar?
Cuantizar, en su esencia más sencilla y matemática, puede interpretarse como el acto de 'redondear' o 'descartar decimales' en las matrices. Esta simplificación buscada permite minimizar las operaciones de cálculo y potenciar la velocidad de procesamiento.
Esta estrategia no solo resulta en una aceleración significativa de la velocidad de inferencia, sino que también puede duplicar las ganancias en términos de compresión, siempre con la premisa de preservar la precisión.
En resumen, la cuantización aporta una mejora sustancial en el rendimiento del procesamiento inferencial y el entrenamiento de los modelos del lenguaje (LLM), manteniendo inalteradas todas sus funcionalidades y características esenciales. Por lo tanto, es justo decir que Cuantizar es sinónimo de Optimizar en el contexto de los algoritmos y modelos de lenguaje.
Este avance es único y nunca antes se había alcanzado, sobrepasando las fronteras de los conocimientos actuales. Implica una reducción drástica de los costes de inferencia de los modelos, lo que representa uno de los desafíos más significantes al poner en marcha los Modelos del Lenguaje (LLMs) en el campo de Inteligencia Artificial (IA) actualmente. El proceso de cuantización presenta, por lo tanto, un cambio revolucionario y un avance extraordinario para la IA desde un enfoque científico.
¿Qué consigue Clibrain con la Cuantización?
Estos modelos están facilitando que desarrollemos una arquitectura e infraestructura exclusiva para LINCE. Este enfoque innovador permite que el modelo procese información en tiempo real, garantice su fiabilidad y se adapte de manera automática a las necesidades específicas de cada cliente, asegurando así una escalabilidad óptima.
LINCE Zero y Llama 2 Cuantizados ya están disponibles
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