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IMPLEMENTACIÓN DE LLAMA 2 EN UN SERVIDOR LOCAL CON MEJORAS DE CONTEXTO PARA LA INTERROGACIÓN SOBRE TEMAS ESPECÍFICOS

dc.contributor.authorDíez Pita Da Veiga, Luis
dc.date.accessioned2024-11-01T23:00:03Z
dc.date.available2024-11-01T23:00:03Z
dc.date.issued2024-10-29
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10115/40988
dc.descriptionTrabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2024/2025. Directores/as: José Francisco Vélez Serrano
dc.description.abstractEste trabajo de fin de grado se centra en la implementación del modelo de lenguaje a gran escala Llama 2 en un servidor local, mejorando su capacidad para responder a consultas específicas. Se configura el modelo para que opere de manera eficiente en un servidor de la Universidad Rey Juan Carlos, ajustando varios parámetros para optimizar su funcionamiento. El proyecto incluye la creación de una interfaz gráfica para interactuar con el modelo y la implementación de modos de conversación que enriquecen la experiencia del usuario. A través de pruebas y experimentos, se evalúan el rendimiento y la precisión del modelo, abordando tanto conversaciones generales como basadas en contextos específicos. El trabajo presenta un análisis detallado del estado del arte, discute las innovaciones en IA y proporciona una base técnica sólida para futuras mejoras y aplicaciones.
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Rey Juan Carlos
dc.rights
dc.rights.uri
dc.subjectLlama 2
dc.subjectinteligencia artificial
dc.subjectmodelos de lenguaje
dc.subjectservidor local
dc.subjectmejora de contexto
dc.subjectgeneración de información
dc.subjectprocesamiento del lenguaje natural
dc.subjectaprendizaje automático
dc.subjectinteracción con usuarios
dc.subjectmétricas de rendimiento
dc.titleIMPLEMENTACIÓN DE LLAMA 2 EN UN SERVIDOR LOCAL CON MEJORAS DE CONTEXTO PARA LA INTERROGACIÓN SOBRE TEMAS ESPECÍFICOS
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/studentThesis
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.relation.projectIDhttps://github.com/Pitacos/LlamaGPT


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