En la actualidad los modelos vision lenguaje demuestran que la calidad de su backbone define su rendimiento frente a la pura magnitud de parametros Esto significa que un backbone bien diseñado puede superar en eficiencia y precision a modelos de gran tamaño sin optimizacion
Las decisiones de diseno al seleccionar un backbone en modelos de inteligencia artificial son clave para mejorar la velocidad de inference maxima precision en tareas de clasificacion y generacion de texto con imagenes Antes que buscar mas y mas parametros Q2BSTUDIO recomienda centrar el esfuerzo en arquitecturas robustas capaces de gestionar features complejos reduciendo consumo de recursos
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La experiencia de Q2BSTUDIO demuestra que elegir el backbone correcto en lugar de aumentar indiscriminadamente el tamanio del modelo potencia el rendimiento reduce costos y acelera el time to market Con nuestro enfoque en aplicaciones a medida y software a medida ayudamos a las organizaciones a aprovechar al maximo las ventajas de la inteligencia artificial y la ciberseguridad respaldadas por servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio agentes ia y power bi