Construir un conjunto de evaluación ML sin fuga de datos
Separa grupos, duplicados y usos de los datos para construir un conjunto de evaluación ML reservado, controlable y adaptado a tu decisión.
Caché KV: calcular la memoria según contexto, GQA y batch
Calcula la caché KV con las cabezas KV, el contexto y las secuencias simultáneas. Distingue GQA, precisión y caché estática antes de una prueba real.
Planificar ablaciones ML: control, efectos y presupuesto
Construye un plan de ablación ML con control, factores, interacciones y presupuesto de ensayos. Un ejemplo calculado para priorizar las variantes y concluir.
Analizar los errores de ML para elegir el próximo experimento
Analiza los errores de clasificación y extracción: matriz de confusión, referencias, taxonomía, regresiones y control de la siguiente corrección.