En Q2BSTUDIO combinamos la experiencia en desarrollo de software aplicaciones a medida inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio y power bi para ofrecer soluciones innovadoras y adaptadas a cada proyecto
El proceso de inference de los large language models se divide en fase de prefill donde el modelo incorpora los embeddings iniciales y genera las representaciones internas y fase de decode donde a través de atención autoregresiva produce cada nuevo token aprovechando las claves y valores almacenados
La arquitectura transformer se basa en bloques de self attention mecanismos de atención multi head feed forward networks y capas de normalización que permiten captar relaciones complejas en el texto garantizando eficiencia y escalabilidad
El KV cache almacena para cada capa y cada token pasado las matrices key y value optimizando el rendimiento durante la fase de decode evitando recálculos innecesarios y acelerando la generación de respuestas en tiempo real
Nuestras soluciones de ia para empresas incluyen agentes IA personalizados que se apoyan en este proceso de inference y KV cache para ofrecer interacciones fluidas y contextuales mejorando la productividad y la experiencia de usuario
