Los modelos pequeños de lenguaje (SLMs) son suficientemente potentes y más económicos que los grandes modelos (LLMs) para tareas especializadas en sistemas de IA agentiva.
Para tareas que requieren capacidades conversacionales generales, los sistemas híbridos que invocan múltiples modelos son la opción natural.
Se presenta un algoritmo genérico para convertir agentes basados en LLM a agentes basados en SLM.
Se discuten las barreras de adopción de SLMs y se destaca el impacto operativo y económico de pasar de LLMs a SLMs.
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