
FraudGPT demuestra su calidad ante GPT 5.5
DocumentacionLo hemos vuelto a hacer, pusimos de nuevo a prueba nuestro LLM personalizado FraudGPT contra el último modelo de OpenAI GPT 5.5 ...

Un modelo especializado supera uno de frontera
DocumentacionPusimos a competir dos enfoques distintos sobre exactamente el mismo conjunto de casos: por un lado, FraudGPT y por el otro OpenAI GPT 5.4 ...

El mejor ciclo de finetuning para un LLM
DocumentacionA nosotros estos números nos gustan no porque sean "bonitos", sino porque reflejan una decisión consciente. No representan un modelo elegido ...

Transparencia y auditabilidad de alertas
DocumentacionHoy en día los sistemas de IA están bajo escrutinio por su falta de transparencia y explicabilidad a la hora de generar respuesta o tomar ...

Casos frontera en la detección de fraudes
DocumentacionLos LLM comerciales no son especialmente buenos a la hora de resolver dilemas de casos frontera, donde el error y la ética se pelean ...

Hiperparámetros en el fine tuning de FraudGPT
DocumentacionCuando se entrena un LLM, no solo importa tener buenos datos de entrenamiento, también importa encontrar los hiperparámetros adecuados ...

FraudGPT es un LLM potenciado por LoRA
DocumentacionLoRA es un mecanismo de finetuning mediante el cual se añaden adaptadores a una red neuronal existente y se modifica su comportamiento ...

La API del modelo FraudGPT – 4ta parte
DocumentacionPara detectar y prevenir en tiempo real los actos anti éticos debemos poner en producción el LLM que acabamos de crear en las entregas ...

LLM Finetuning con Python – 3ra parte
DocumentacionPara lograr obtener unas excelentes métricas no es suficiente con tener un buen dataset, es necesario ahora introducirnos en el mundo ...

Un Dataset muy privilegiado – 2da parte
DocumentacionEl dataset es el nuevo oro de la humanidad. A través de la creación de un dataset, mejoramos más de un 36% la capacidad de los mejores ...


