En el vertiginoso mundo de la inteligencia artificial generativa, la implementación de aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje extenso (LLMs) sigue siendo un desafío significativo para muchas organizaciones. Aunque estos modelos prometen un aumento considerable en la productividad y ofrecen experiencias diferenciadas, su magnitud y complejidad suponen un alto costo de inferencia, lo que puede suponer una barrera de entrada al mercado para empresas y centros de investigación con recursos limitados.
Para abordar estas dificultades, Amazon Web Services (AWS) ha puesto en marcha una serie de soluciones que prometen hacer más accesible y eficiente la implementación de estos modelos. Una de las propuestas es Amazon Bedrock, que facilita la adopción de LLMs como Llama y Mistral. Además, para aquellos que prefieren un mayor control sobre sus flujos de trabajo, AWS ofrece el despliegue de estos modelos optimizados en las instancias Inf2 de Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), potenciadas por AWS Inferentia2, un chip de IA diseñado específicamente para estos propósitos. Dentro de los LLMs más relevantes se encuentran el Meta-Llama-3-8B-Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.2 y CodeLlama-7b-Instruct-hf. Estos modelos destacan por sus capacidades en comprensión del lenguaje, traducción y generación de código, constituyendo herramientas valiosas para una amplia diversidad de tareas que van desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la programación de software.
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