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Google Colab: El Entorno Cloud para Ejecutar Código de Python ¿Necesitas ejecutar código de Python sin instalar nada en tu computadora? Google Colab es la solución perfecta. Se trata de un servicio en la nube de Google que te permite escribir y ejecutar código directamente desde tu navegador, sin configuraciones complicadas. ¿Qué es Google Colab? Google Colab (Colaboratory) es un entorno basado en Jupyter Notebook que permite desarrollar y ejecutar código Python en la nube. Es ideal para: Aprendizaje automático (Machine Learning) : Ofrece acceso gratuito a GPUs y TPUs , acelerando el entrenamiento de modelos. Análisis de datos : Ejecuta scripts complejos sin consumir recursos de tu equipo. Colaboración : Guarda tus proyectos en Google Drive y compártelos fácilmente. ¿Cómo Acceder a Google Colab? Solo necesitas una cuenta de Gmail . Luego, ingresa a colab.research.google.com . Crear o Subir un Notebook Nuevo Notebook : Ve a...

6. Proceso de obtención de Transformers: pre-entrenamiento y fine-tunning

Proceso de obtención de Transformers: pre-entrenamiento y fine-tuning 🚀 Los modelos Transformers , como BERT, GPT y T5, han revolucionado el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) . Pero, ¿cómo se obtienen estos modelos? Todo se reduce a dos etapas clave: 1️⃣ Pre-entrenamiento (Pre-training) En esta fase, el modelo aprende patrones generales del lenguaje mediante grandes volúmenes de datos no etiquetados. Los enfoques más comunes son: MLM (Masked Language Modeling) : Como en BERT, donde el modelo predice palabras ocultas en una oración. Autoregresión : Como en GPT, donde predice la siguiente palabra en una secuencia. Otras tareas : Traducción, generación, etc. 🔹 Objetivo : Adquirir conocimiento lingüístico general (sintaxis, semántica, contexto). 2️⃣ Fine-tuning (Ajuste fino) Una vez pre-entrenado, el modelo se adapta a tareas específicas (clasificación, QA, generación, etc.) usando datos etiquetados. Transfer Learning : Aprovecha lo aprendido en p...

14. Nuevas técnicas para mejorar los LLM open-source

Nuevas técnicas para mejorar los LLM open-source: De los modelos base a la vanguardia La evolución de los modelos de lenguaje open-source (LLM) ha dado un salto espectacular en los últimos años. ¿Cómo se ha logrado reducir la brecha con los modelos propietarios como GPT? Te lo explicamos 👇 🔹 De los modelos base a la revolución del fine-tuning Inicialmente, los LLM open-source se limitaban a modelos base preentrenados , pero su rendimiento era inferior debido a: ❌ Falta de ajuste fino (fine-tuning) ❌ Ausencia de alineación con comportamientos deseados Hoy, técnicas avanzadas como: ✔ Ajuste fino supervisado (SFT) ✔ Aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) ✔ Aprendizaje por imitación ...han permitido mejorar drásticamente su calidad . 🔥 Técnicas clave que están cambiando el juego 1️⃣ Aprendizaje por imitación Los modelos open-source (como ORCA ) se entrenan con salidas de modelos avanzados ...

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