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Atlas de IA

Ingeniería, seguridad y ética de la IA

Convertir un modelo que funciona en un producto usable, fiable y auditable

OVERVIEW

Todos los conceptos
6
Principiante
2
Intermedio
3
Experto
1

Getting a model to work in a notebook is roughly a third of the job. The rest is engineering and governance: compressing it to a deployable cost, evaluating it rather than trusting a feeling, defending against injection and misuse, and being able to explain and attribute failure when it happens. This domain is the gate every model must pass to become a product.

Preguntas que responde este dominio

  • Q1

    How are large models compressed onto consumer hardware?

  • Q2

    How do you evaluate when there is no answer key?

  • Q3

    Why is prompt injection so hard to eliminate?

Entradas de este dominio

  1. 01Infraestructura de entrenamiento e inferenciaExpertoLa memoria decide qué tan grande es el modelo que puedes entrenar; la comunicación, cuánto tarda
  2. 02Compresión de modelosIntermedioHacer un modelo más pequeño, rápido y barato sin apenas perder precisión — aunque rara vez los tres a la vez
  3. 03Optimización y servicio de inferenciaIntermedioEl entrenamiento ocurre una vez; la inferencia, miles de millones de veces al día — y el primer token y el rendimiento suelen oponerse
  4. 04Generación aumentada por recuperaciónPrincipianteEn lugar de meter el conocimiento en los parámetros, dejarlo fuera y consultarlo cuando haga falta: como un examen a libro abierto
  5. 05Agentes y uso de herramientasIntermedioQue un modelo no solo responda: consulte, llame APIs, ejecute código — y decida el siguiente paso según el resultado
  6. 06Seguridad, alineación e inyección de promptsPrincipianteEl modelo optimiza el proxy escrito en la pérdida, nunca lo que de verdad queremos: esa brecha es todo el problema de alineación