Blog sobre Cloud, IA, Infraestructura y Tecnología en Español.
Explicación clara y divulgativa sobre la tokenización moderna en modelos de lenguaje: por qué fallan las tokenizaciones por palabras y caracteres, cómo funcionan las subwords, cómo BPE fusiona piezas frecuentes, cómo SentencePiece tokeniza cualquier idioma y por qué la tokenización afecta al coste, al contexto y a la calidad del modelo.
Explicación clara y divulgativa sobre CLIP: espacio latente compartido, aprendizaje contrastivo, clasificación zero-shot, embeddings conjuntos y su papel como motor semántico en modelos generativos y multimodales como Stable Diffusion, Midjourney, GPT‑4o Vision y Gemini.
Explicación clara y divulgativa sobre los Vision Transformers (ViT): parches 16×16, embeddings, positional encoding, atención global, comparación con CNN, variantes modernas (DeiT, Swin), y su papel clave en la multimodalidad (CLIP, PaLI, Gemini, GPT‑4o Vision).
Explicación clara y divulgativa sobre cómo funcionan las CNN: convolución, padding, stride, pooling, convoluciones 1×1, arquitecturas históricas (LeNet, AlexNet, VGG, Inception, ResNet, EfficientNet) y transfer learning en visión
Explicación clara y divulgativa sobre cómo funcionan los modelos de lenguaje modernos (LLMs): tokenización, embeddings, atención, arquitectura Transformer, predicción de tokens, pretraining, RLHF y generación autoregresiva
De On - Premise A la Nube | Todos los derechos reservados. Tema Precious Lite por Flythemes
