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Explicación clara y divulgativa sobre cómo los LLM generan texto: Greedy Decoding, Beam Search, Temperature, Top‑k, Top‑p y Repetition Penalty. Descubre por qué dos modelos con el mismo conocimiento pueden generar respuestas completamente distintas.
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
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