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Explicación clara y divulgativa sobre cómo funcionan los embeddings contextuales, por qué reemplazaron los vectores estáticos y cómo permiten a los Transformers y LLMs comprender el significado según el contexto.
Explicación clara y divulgativa sobre cómo funcionan los Transformers, por qué eliminaron la recurrencia, cómo aprovechan la paralelización masiva y cómo se convirtieron en la base de los modelos de lenguaje modernos como GPT, Claude, Gemini y Llama.
Explicación clara y divulgativa sobre cómo funciona la atención, por qué reemplazó a las arquitecturas recurrentes y cómo abrió la puerta a los Transformers y a los modelos de lenguaje modernos.
Explicación clara y divulgativa sobre los problemas de vanishing y exploding gradient en redes profundas, las técnicas que los mitigaron y cómo Beam Search permitió generar secuencias coherentes antes de la llegada de los Transformers.
Una explicación clara y divulgativa sobre cómo las LSTM y las GRU resolvieron el problema del vanishing gradient, aprendieron a recordar información a largo plazo y prepararon el camino hacia la atención y los Transformers.
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