Modelos soberanos
La ingeniería determina la especialización

El número de parámetros ejecutable en dispositivos es limitado; la especialización se logra con ingeniería. Adaptamos modelos base con Day0+ —integración el mismo día de publicación—, ajustamos modelos pequeños para tareas de cada puesto y aceleramos la inferencia local con decodificación especulativa. La selección por aplicación determina el modelo y el lugar de ejecución. Los modelos funcionan en los equipos de la empresa y sus capacidades se acumulan como activos propios.

Adaptación y optimización de modelos

  • Day0+
    Adaptación rápida a varios modelos baseCompatibilidad con Qwen, DeepSeek, GLM y otros modelos principales, sin depender de uno solo. Las actualizaciones se incorporan oportunamente al flujo profesional.
  • SFT
    Ajuste sectorial y adaptación eficiente con LoRACorpus especializados en derecho, fiscalidad y contabilidad y anotaciones de expertos permiten ajustar modelos pequeños por puesto. LoRA, adaptación de bajo rango, reduce el coste computacional del ajuste.
  • 4/8bit
    Despliegue cuantizadoCompresión a 4bit / 8bit para realizar inferencia profesional dentro de los límites locales de computación y memoria.
  • SPEC
    Aceleración por decodificación especulativaCompatible con MTP, DFlash y DSpark: un borrador propone varios tokens que el modelo principal verifica en paralelo, manteniendo la salida y multiplicando la velocidad.
  • RAG
    Mejora privada y memoria a largo plazoLimpieza e incorporación de corpus privados con RAG —generación aumentada por recuperación—, conexión a sistemas mediante MCP —protocolo de contexto del modelo— y conservación del contexto del proyecto como memoria duradera.

Selección por aplicación

Tarea habitualModelo recomendadoLugar de ejecuciónCriterio de selección
Reconocimiento de comprobantes y estructuración documentalFacturas, contratos y expedientesModelo pequeño especializado + aceleración OCR dedicadaDispositivoAlta frecuencia, baja latencia y datos sensibles
Control de riesgos de cumplimiento y correspondencia de indicadoresRiesgos fiscales y cumplimiento en la cadena de suministroModelo sectorial + biblioteca dinámica de indicadoresDispositivo · BordeTodos los datos en el entorno privado y resultados trazables
Consultas profesionales y redacción documentalTrabajo cotidiano jurídico, fiscal y contableModelo sectorial LoLR Logos LoLR + Decodificación especulativaPrioridad localEquilibrio entre especialización y rapidez
Análisis complejo y razonamiento entre ámbitosDiligencia debida en fusiones y adquisiciones, estructuras internacionalesGran modelo base + colaboración multiagenteComputación organizativa · Nube autorizadaTamaño del modelo, concurrencia y coste
Cuatro criterios de selecciónSensibilidad de los datosRequisitos de latenciaTamaño del modeloCoste

Tres tecnologías de decodificación especulativa compatibles

La decodificación local está limitada por el ancho de banda de memoria: se genera un token por paso y se leen todos los pesos cada vez. La decodificación especulativa propone varios tokens mediante un borrador ligero y el modelo principal los verifica en paralelo, conservando solo los compatibles. Mantiene la salida y puede multiplicar la velocidad. LoLR admite tres enfoques principales.

MTPPredicción de múltiples tokensMulti-Token Prediction

Una cabeza de predicción entrenada con el modelo principal anticipa tokens desde su estado oculto actual. Si está integrada en los pesos, apenas añade uso de memoria gráfica.

Adecuado para: modelos base con cabeza MTP · Dispositivos con poca memoria gráfica
DFlashBorradores por difusión de bloquesBlock Diffusion Drafting

Un modelo ligero de difusión usa el contexto del modelo principal para generar un bloque completo en una pasada paralela. Puede entrenarse para distintos modelos objetivo.

Adecuado para: varios modelos y marcos de inferencia · Generación de textos largos
DSparkDecodificación especulativa guiada por confianzaConfidence-Scheduled · Semi-Autoregressive

El generador semiautorregresivo conserva las dependencias dentro del bloque. La verificación ajusta la longitud según la confianza de cada solicitud y descarta pronto borradores de baja calidad.

Adecuado para: servicios de alta concurrencia · Nodos departamentales e institucionales

Las tres aceleran sin pérdida: el modelo principal determina la salida final mediante verificación; LoLR.AI OS elige automáticamente según el modelo base, el marco de despliegue y la concurrencia del nodo.

Modelos soberanos=Adaptación del modelo base+Ajuste especializado+Aceleración de inferencia+Selección por aplicación+Ejecución privadaLos corpus, el ajuste, la aceleración, la selección y el lugar de ejecución determinan juntos la utilidad de los resultados.Conocer el modelo LoLR Logos LoLR →

Despliegue este sistema
dentro de sus propios límites empresariales

Indique el tipo de tareas, el volumen documental y los límites de datos. El equipo FDE comenzará con un diagnóstico presencial para definir dispositivos, modelos y Harness con usted.

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