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https://repositorio.unemi.edu.ec/xmlui/handle/123456789/7466
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Vinueza Morales, Mariuxi | - |
dc.contributor.author | Mayorga Albán, Byron Vladimir | - |
dc.contributor.author | Álava Vinueza, Leopoldo Javier | - |
dc.date.accessioned | 2024-10-28T16:29:19Z | - |
dc.date.available | 2024-10-28T16:29:19Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unemi.edu.ec/xmlui/handle/123456789/7466 | - |
dc.description.abstract | La investigación analiza las herramientas de IA generativa específicamente modelos de lenguaje grande LLMs y sus APIs destacando su importancia en el desarrollo de aplicaciones empresariales Se evaluaron métricas de calidad costos rendimiento y latencia destacando la necesidad de una selección cuidadosa para optimizar procesos y reducir costos El estudio utilizó revisiones bibliográficas y benchmarks para proporcionar una guía detallada y práctica sobre la selección y uso de estas herramientas subrayando su impacto en la eficiencia operativa y competitividad empresarial Los resultados muestran que OpenAI lidera en calidad seguido de Anthropic y Google mientras que OctoAI y Replicate son opciones más rentables Fireworks AI y OpenAI destacan en rendimiento y latencia siendo ideales para aplicaciones en tiempo real Las recomendaciones se centran en elegir APIs que equilibren costos y calidad adaptándose a las necesidades de PYMES grandes corporaciones startups tecnológicos e instituciones académicas La investigación concluye que una evaluación exhaustiva y la selección adecuada de herramientas de IA son importantes para maximizar la eficiencia y efectividad en el desarrollo de aplicaciones de IA | es_ES |
dc.format | application/pdf | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.subject | HERRAMIENTAS DE IA GENERATIVA | es_ES |
dc.subject | MODELOS DE LENGUAJE GRANDE | es_ES |
dc.subject | LLMS | es_ES |
dc.subject | APIS DE LLMS | es_ES |
dc.subject | CALIDAD DEL MODELO | es_ES |
dc.subject | COSTO | es_ES |
dc.subject | RENDIMIENTO | es_ES |
dc.subject | LATENCIA | es_ES |
dc.subject | EFICIENCIA OPERATIVA | es_ES |
dc.subject | COMPETITIVIDAD EMPRESARIAL | es_ES |
dc.subject | OPENAI | es_ES |
dc.subject | ANTHROPIC | es_ES |
dc.subject | GOOGLE, | es_ES |
dc.subject | OCTOAI, | es_ES |
dc.subject | REPLICATE | es_ES |
dc.subject | FIREWORKS AI, | es_ES |
dc.subject | APLICACIONES EMPRESARIALES | es_ES |
dc.subject | OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS | es_ES |
dc.subject | BENCHMARKS | es_ES |
dc.subject | REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA | es_ES |
dc.title | Análisis de herramientas de IA Generativa para el desarrollo de aplicaciones que usan Inteligencia Artificial | es_ES |
dc.type | masterThesis | es_ES |
dc.unemi.cedula | 0917189664 | es_ES |
dc.source.reponame | Repositorio de la Universidad Estatal de Milagro | es_ES |
dc.source.instname | Universidad Estatal de Milagro | es_ES |
dc.unemi.typesenescyt | Propuesta de intervención | es_ES |
Appears in Collections: | Tesis de Maestría en Tecnologías de la Información |
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File | Description | Size | Format | |
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MAYORGA ALBAN- ALAVA VINUEZA.pdf | 2.17 MB | Adobe PDF | View/Open |
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