El otro día os hablaba sobre cómo montar un SOC, ayudados por la Inteligencia Artificial. En Ese artículo os hacía una pequeña introducción a los denominados «Modelos Predictivos y Machine Learning». En el post de hoy (ojo, rollo) os voy a explicar qué es y cómo funciona un modelo predictivo. Agarraos, que hoy tenemos curvas:…
Diseñar un Sistema de Operaciones de Combate (SOC) asistido por Inteligencia Artificial (IA) implica integrar tecnologías avanzadas de ciberseguridad, análisis de datos y automatización para mejorar la detección, respuesta y prevención de amenazas. Según mi experiencia, este podría ser un diseño conceptual válido, sobre cómo podría ser un SOC asistido por IA: Arquitectura del SOC…
Empresas y Aplicaciones Reales que Usan MoE (Mixture of Experts) MoE ha sido adoptado por grandes empresas tecnológicas para escalar modelos de IA con menor costo de cómputo. Aquí te dejo las principales empresas y productos que usan MoE en modelos de lenguaje, visión, multimodales y otras aplicaciones. 1. Empresas de IA que Usan MoE…
Simulación de entrenamiento distribuido de MoE en GPUs utilizando PyTorch + DeepSpeed. Objetivo: Entrenar un modelo Transformer con MoE en múltiples GPUs. Distribuir expertos usando Paralelismo de Expertos (EP). Optimizar memoria con DeepSpeed ZeRO + FP16. Instalación de Dependencias Si aún no tienes DeepSpeed instalado, instálalo con: pip install deepspeed torch transformers Código Completo: MoE…
Escalando MoE en Clusters de GPU para Entrenamiento Distribuido El entrenamiento de modelos MoE (Mixture of Experts) en clusters de GPUs presenta desafíos únicos debido a la distribución desigual de la carga de trabajo. A diferencia de los Transformers densos, donde todas las GPUs comparten la carga de manera uniforme, en MoE cada «experto» se…
Comparación de MoE vs. Transformers Densos vs. Modelos Sparsos Los modelos de IA actuales usan tres estrategias principales para escalar y mejorar la eficiencia: 1️⃣ Transformers Densos (Dense Transformers) → Como GPT-4, usan todos los parámetros en cada paso. 2️⃣ Modelos Sparsos (Sparse Transformers) → Reducen cálculos usando atención dispersa. 3️⃣ MoE (Mixture of Experts)…
MoE en Modelos Multimodales: IA para Texto, Imagen y Audio ¿Qué es un Modelo Multimodal? Los modelos multimodales pueden procesar múltiples tipos de datos (texto, imágenes, audio, video, etc.) en una sola arquitectura. Ejemplos de estos modelos incluyen: GPT-4V (OpenAI) → Texto + Imágenes Gemini (Google) → Texto + Imagen + Audio DeepSeek-VL (China) →…
Optimización del Enrutador (Gating Network) en MoE El Gating Network es el núcleo de MoE (Mixture of Experts), pues decide qué expertos debe activar en cada entrada. Su correcta optimización es clave para lograr modelos eficientes y balanceados. 1. ¿Cómo Funciona el Gating Network? El enrutador es una red neuronal pequeña que toma una entrada…
Implementación e Impacto de MoE en IA Ahora que ya sabéis cómo funciona MoE (Mixture of Experts), profundicemos en su implementación técnica y su impacto en la industria de la IA. 🔹 1. ¿Cómo se Implementa MoE en un Modelo de IA? MoE se integra en una red neuronal profunda como una capa especial dentro…
MoE (Mixture of Experts) en IA: La Clave de Modelos Eficientes MoE (Mixture of Experts) es una técnica en inteligencia artificial que permite entrenar y ejecutar modelos gigantes con menor costo computacional, activando solo partes del modelo cuando son necesarias. Esta técnica es clave en la IA moderna, y China la está utilizando para crear…