Construimos entornos de reinforcement learning y entrenamos modelos de lenguaje compactos para las tareas de tu negocio. Del diseño del experimento al despliegue, con tus datos y tu equipo.
Un AI Lab dedicado a tu contexto, del entorno al modelo.
El desafíoAprender a distribuir solicitudes entre equipos respetando capacidad y plazos.
El agente observa la solicitud y la capacidad de cada equipo.
Ejemplo simplificado: +1 al asignar con espacio; −1 al elegir un equipo lleno.
Dos especialidades. De la investigación aplicada a producción.
Proyectos de RL environments y Small Language Models (SLMs), independientes o combinados según el desafío. Cada línea tiene entregables y criterios de evaluación definidos.
Transformamos las reglas, los datos y las interacciones de tu negocio en entornos de reinforcement learning. Definimos observaciones, acciones, recompensas y escenarios para entrenar y evaluar agentes o políticas.
Seleccionamos y especializamos modelos de lenguaje pequeños para tu dominio. Mediante curación, fine-tuning y destilación, buscamos el equilibrio entre calidad, coste y latencia para tus tareas.
Curación de ejemplos, trayectorias y criterios de calidad para cada experimento.
Baselines, escenarios de prueba e informes para decidir qué llevar a producción.
Pipelines de entrenamiento e inferencia dimensionados para tu entorno.
Modelos y políticas conectados a agentes, herramientas y sistemas internos.
Definimos juntos qué debe hacer el entorno o modelo, cómo medir el resultado y cuándo está listo para desplegarse.
Mapeamos datos, restricciones y hardware. La solución actual sirve de referencia para evaluar los experimentos.
Diseñamos escenarios y recompensas para RL, o curamos ejemplos de entrenamiento y prueba para el SLM.
Comparamos versiones, analizamos fallos y medimos calidad, coste y latencia según los criterios acordados.
Integramos la solución, observamos su comportamiento y planificamos nuevos ciclos según los resultados.
Entregables, responsabilidades y seguimiento se acuerdan en el alcance del proyecto.
Diseñamos el despliegue para tus requisitos: nube privada, on-premise o entornos aislados. Las integraciones, el acceso a datos y la elección de modelos forman parte de la arquitectura desde el inicio.
Nuestra infraestructura registra traces, evaluaciones y versiones de modelos. Apoya la comparación de experimentos y el análisis de fallos durante los proyectos de RL y SLMs.
Conoce la infraestructuraUn entorno de entrenamiento con observaciones, acciones, recompensas y escenarios definidos para la tarea. El proyecto puede incluir entrenamiento de políticas, evaluación e integración con tus sistemas, según el alcance.
Un modelo de lenguaje compacto, seleccionado y especializado para tareas de tu dominio. Definimos el modelo, el dataset y la estrategia de fine-tuning o destilación según los requisitos de calidad, latencia, coste y hardware.
No. Son dos líneas que pueden funcionar de forma independiente. Podemos construir un entorno de RL, especializar un SLM o combinar ambos enfoques cuando el caso de uso lo justifique.
Conversamos sobre la tarea, los datos disponibles y la infraestructura. Después definimos alcance, baseline, entregables y criterios de aceptación. Los agentes e integraciones se incluyen cuando forman parte de la aplicación.
Un entorno para aprender a decidir. Un modelo para dominar una tarea. Trae tu contexto y definamos el proyecto.
RL environments y SLMs, de la investigación al despliegue.