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dc.contributor.advisor |
Vinueza Morales, Mariuxi |
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dc.contributor.author |
Mayorga Albán, Byron Vladimir |
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dc.contributor.author |
Álava Vinueza, Leopoldo Javier |
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dc.date.accessioned |
2024-10-28T16:29:19Z |
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dc.date.available |
2024-10-28T16:29:19Z |
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dc.date.issued |
2024 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.unemi.edu.ec/xmlui/handle/123456789/7466 |
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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 |
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dc.subject |
COSTO |
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dc.subject |
RENDIMIENTO |
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dc.subject |
LATENCIA |
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dc.subject |
EFICIENCIA OPERATIVA |
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dc.subject |
COMPETITIVIDAD EMPRESARIAL |
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dc.subject |
OPENAI |
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dc.subject |
ANTHROPIC |
es_ES |
dc.subject |
GOOGLE, |
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dc.subject |
OCTOAI, |
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dc.subject |
REPLICATE |
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dc.subject |
FIREWORKS AI, |
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dc.subject |
APLICACIONES EMPRESARIALES |
es_ES |
dc.subject |
OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS |
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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 |
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