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AuraComprender la IAAprendizaje

Aprender y después utilizar un modelo

Distingue parámetros aprendidos e información proporcionada en una petición.

Lo esencialExperimentarProfundizar
Fuentes científicas

Cómo funciona

Aprendizaje

El entrenamiento ajusta parámetros para reducir una pérdida o aumentar una recompensa. El objetivo, los datos y la optimización determinan lo aprendido. La inferencia calcula una salida con los parámetros y el contexto disponibles.

Comprobar lo aprendido

Antes de responder, formula tu explicación.

Añadir una frase a las instrucciones necesariamente reentrena el modelo.

Qué recordar

Cambiar las instrucciones modifica la entrada; no implica reentrenamiento. Aprendizaje supervisado, autosupervisado y por refuerzo son métodos, no arquitecturas.

Profundizar
Del concepto al usoPoner en práctica

Fuentes científicas

  • Vaswani et al. · 2017Attention Is All You NeedarXiv v7 · 2023
    Publicación original
  • Hafner et al. · 2023Mastering Diverse Domains through World ModelsDreamerV3 · arXiv v2 · 2024
    Publicación original

Síntesis didáctica de las fuentes citadas. Los resultados dependen de las tareas, protocolos y recursos de cada publicación.

Explorar tambiénInferencia

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18 resultados

ComprenderAprender y después utilizar un modeloDistingue parámetros aprendidos e información proporcionada en una petición.
ComprenderDel contexto al siguiente tokenDistingue las probabilidades del modelo y la regla que elige una salida.
ComprenderDel texto a las representacionesEntiende los vectores sin equipararlos al significado humano.
Comprender¿De qué memoria hablamos?Separa contexto, estado recurrente, parámetros y almacenamiento persistente.
ComprenderTransformers: entender la atenciónCompara arquitecturas, métodos y sistemas completos al nivel adecuado.
ComprenderGenerar mediante eliminación de ruidoDistingue corrupción durante el aprendizaje y generación progresiva.
ComprenderDel modelo al sistema que actúaEntiende el arnés de ejecución que rodea al modelo y sus herramientas.
ComprenderPredecir para elegir una acciónExplora horizontes largos y el riesgo de predicciones inexactas.
ComprenderDefiniciones, no un veredicto únicoExamina generalidad, rendimiento y adaptación antes de poner etiquetas.
ComprenderQué permite concluir un resultadoPasa de una impresión convincente a una comparación reproducible.
ConfigurarPreparar un proyecto ChatGPTUn objetivo claro, contexto útil e instrucciones que puedas usar.
ConfigurarElegir para tu tareaEmpieza por tus necesidades. Compara accesos y resultados, sin clasificaciones universales.
ConfigurarHacer verificable tu peticiónTransforma una intención en objetivo, contexto y criterios de éxito.
ConfigurarPoner la información en el lugar adecuadoDistingue reglas de trabajo, recursos de la tarea y memoria gestionada por el producto.
ConfigurarPreparar un entorno de desarrolloDefine el papel del modelo, las capacidades del entorno y los accesos necesarios.
ConfigurarComponer un procedimiento de desarrolloOrganiza preparación, cambios, verificación e informe. Reutiliza los pasos útiles.
ConfigurarPreparar una misión y comprobar el resultadoUn ejemplo reproducible, una lista de control y un registro de tus observaciones.
Programas públicosTentacularUsos, funciones y recursos disponibles públicamente.