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concept · intermediateContext WindowLa context window es la cantidad máxima de tokens que un LLM puede procesar en una sola solicitud, determinando cuánta información puede tener en cuenta simultáneamente.concept · intermediateDiffusion ModelsLos modelos de difusión generan datos —típicamente imágenes— mediante un proceso iterativo de agregar y remover ruido, siendo la base de DALL-E, Stable Diffusion y Midjourney.concept · intermediateEmbeddingsLos embeddings convierten texto u otros contenidos en vectores numéricos para comparar significado, buscar similitud y recuperar información relevante.concept · intermediateInferenciaLa inferencia es ejecutar un modelo entrenado sobre una entrada nueva para producir una salida, equilibrando calidad, latencia, costo y confiabilidad en tiempo de uso.concept · intermediateKV CacheEl KV Cache almacena los resultados de atención de tokens previos para no recalcularlos en cada nuevo token, acelerando dramáticamente la generación autoregresiva.concept · foundationLLMUn LLM es un modelo de lenguaje entrenado para procesar y generar secuencias de tokens, útil para tareas de texto cuando se controla contexto, evaluación y límites.concept · intermediateMecanismo de AtenciónLa atención permite que un modelo se enfoque en las partes relevantes del input al generar cada output, asignando pesos a cada elemento según su importancia para la tarea actual.pattern · intermediateMemoryMemory en sistemas de IA permite que un agente recuerde información entre turnos, sesiones o tareas, habilitando conversaciones coherentes y trabajo multi-paso con contexto persistente.concept · intermediateModelosUn modelo de IA es un conjunto de parámetros entrenados que transforma entradas en salidas. Elegir el modelo adecuado requiere equilibrar capacidad, costo, latencia y restricciones de despliegue.concept · intermediateMoE — Mixture of ExpertsMoE es una arquitectura donde solo una fracción de los parámetros del modelo se activa para cada token, permitiendo modelos mucho más grandes sin aumentar proporcionalmente el costo de inferencia.