Investigación aplicada en IA
Modelos a medida, evaluación honesta y un método que resiste en producción.
La mayoría de las demos de IA ganan con ejemplos escogidos a dedo y se desmoronan con tus datos. Hacemos investigación aplicada sobre tu problema concreto: construimos y ajustamos el modelo, lo comparamos contra una línea base real, llevamos a producción el método prometedor de un paper y te decimos sin rodeos si de verdad supera lo que ya tienes hoy.
01 / Qué te aporta
Desarrollo de modelos a medida y ajuste fino sobre tus propios datos y tu tarea, no un modelo genérico forzado a encajar más o menos.
Evaluación rigurosa sobre datos reservados y contra una línea base real, para que sepas qué hace el modelo en los casos difíciles, no en los fáciles.
Tomamos un método prometedor de la literatura, lo reproducimos sobre tu problema y luego lo hacemos lo bastante rápido y estable como para desplegarlo.
Si el modelo no supera tu enfoque actual, te lo decimos, y te explicamos por qué, antes de que gastes un trimestre construyendo sobre él.
02 / Stack
Estándar del sector, aburrida en el buen sentido: herramientas con futuro, que el próximo ingeniero también conocerá.
Modelado
PyTorch
Desarrollo y entrenamiento de modelos
Hugging Face
Modelos preentrenados y datasets
Fine-tuning
Ajuste fino sobre tu tarea y tus datos
LoRA
Adaptación eficiente en parámetros con LoRA
Evaluación
Benchmarks
Benchmarks de tarea que coinciden con tu problema
Held-out sets
Conjuntos reservados con los que el modelo nunca se entrenó
Human eval
Evaluación humana cuando es el único juez honesto
Baselines
Una línea base real contra la que se mide cada resultado
Producción
Distillation
Destilación para un modelo más pequeño y rápido
Quantisation
Cuantización para encajar en presupuestos de hardware reales
Serving
Servir el modelo tras una API estable
Monitoring
Monitorizar calidad y deriva una vez en producción
03 / Enfoque
Acordamos la métrica y la línea base antes de entrenar nada, de modo que el resultado es un veredicto en el que puedes confiar, no un número elegido para quedar bien.
Semillas fijas, datos versionados y configuraciones ancladas hacen que un resultado se pueda repetir y dé la misma respuesta: nosotros, y tu equipo después de nosotros.
El modelo se juzga con datos que nunca vio, también en los casos difíciles, así que la puntuación refleja el uso real y no una muestra favorecedora.
Si la evidencia dice que el método no supera tu línea base, lo informamos pronto: un no claro es un resultado, no un fracaso.
04 / Estándares
Seguimos estándares del sector y métodos probados en cada proyecto: son los que hacen que el presupuesto se mantenga.
05 / Infraestructura
Start
Cuéntanos el problema y qué significaría “mejor” para ti. Te responde un ingeniero sénior, no un comercial.
Let’s manage Prueba de concepto
