Recopilación de materiales sobre AI Engineering

• Una selección de solo los recursos más útiles entre más de 1,200 enlaces y más de 1,000 repositorios de GitHub sobre IA que Chip Huyen consultó mientras escribía el libro "AI Engineering"
• Incluye enlaces importantes relacionados con cada capítulo del libro y un breve resumen

Índice

• Fundamentos de teoría de ML
• Capítulo 1. Planificación de aplicaciones con Foundation Models
• Capítulo 2. Comprender los Foundation Models
  • Entrenamiento de modelos grandes
  • Sampling
  • Longitud de contexto y eficiencia del contexto
• Capítulos 3 + 4. Metodología de evaluación
• Capítulo 5. Prompt Engineering
  • Guías de prompt engineering
  • Prompt engineering defensivo
• Capítulo 6. RAG y agentes
  • RAG
  • Agentes
• Capítulo 7. Fine-tuning
• Capítulo 8. Ingeniería de datasets
  • Datasets públicos
• Capítulo 9. Optimización de inferencia
• Capítulo 10. Arquitectura de AI Engineering y retroalimentación de usuarios
• Bonus: blogs de ingeniería organizacional

[jhj0517]

Gracias.

[curiousotter]

Que haya publicado todos los materiales que encontró mientras investigaba... qué genial. Voy a hacerme un tiempo para revisarlos por encima. Gracias.