2. Build a Large Language Model - Trabajando con datos de texto 5c258

Hola a todos los días bienvenidos drip tip hoy nos adentramos en el mundo de los mares hangouts moros ya sabéis esos cerebros detrás de cachi piti y todos los demás exacto y como ya domináis lo básico de tokenización en bearings vamos a ir directo al grano a capítulo tres touring john mckenna sms ahí es donde la magia de los m cobra vida listos para una inmersión profunda en el código olvidémonos de la caja negra queremos que entendáis cómo funcionan los mecanismos de atención de acuerdo el capítulo se centra en los modelos de cooder online como geppetto que son increíbles para generar texto imágenes del modelo procese el texto paso a paso prediciendo el siguiente token basándose en los tokens anteriores es como si intentara adivinar la siguiente palabra en una historia sí pero cómo sabes que es palabra tiene sentido en el contexto ahí entran en juego los mecanismos de atención permiten a los alemanes analizar las relaciones entre las palabras comprendiendo el contexto como lo hacemos los humanos exacto no se trata sólo de palau las individuales sino de cómo se conectan para crear significado y capítulo nos muestra cómo se implementa esto en el código me encanta cuando nos ponemos técnicos nos adentraremos en el cálculo de los atención watts y los contextos paso a paso utilizando figuras y ejemplos del capítulo tres preparados para las matemáticas y qué papel juegan los trinos absolutamente nuestro nuevo watson como los mandos de control del modelo he oído que son cruciales para que el modelo aprenda durante el entrenamiento el lema ajusta a estos pesos para aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo cuanto más se entrena más afinado se vuelven estos pesos la y mejor se vuelve el modelo en la generación de texto coherente y relevante es como si el modelo estuviera afilando sus habilidades a medida que procesa más información fascinante ahora hablemos de scout de tensión este mecanismo parece ser la estrella del capítulo tres puedes explicarnos por qué es tan importante farolas quedó don clorato jean jean es el corazón del mecanismo de atención calcula la atención entre palabras utilizando el producto punto de suceder y la parte es que es crucial para estabilizar el proceso cuando trabajamos con secuencias largas imagina que estamos calculando la tensión entre muchas palabras porque es mejor que la versión básica de todo pretensión sin la escala el producto punto puede volverse enorme qué problema resuelve la escala especialmente con en bearings grandes entiendo esto puede desestabilizar el entrenamiento del modelo a escalar el producto punto es cómo ajustar el volumen para que no distorsione el sonido evitamos este problema y obtenemos un proceso de entrenamiento más estable tiene mucho sentido ahora bien el capítulo también menciona la causa al mac puedes explicarnos cómo esta máscara ayuda al modelo a generar texto de forma coherente la causa al más es como un guardián del tiempo para el modelo imagina que estás escribiendo una historia pero solo puedes ver las palabras que has escrito es genial la causa el mac hace precisamente eso de esta manera se asegura de que el modelo solo utilice la información disponible evita que l mire hacia el futuro cuando genera texto en cada paso manteniendo la coherencia y la lógica en la generación de texto exacto y hablando de ver más allá entremos en el concepto de monty era tensa moody de tensión suena algo sacado de una película de ciencia ficción aquí es donde las cosas se ponen realmente interesantes puedes explicarnos cómo funciona imagina que le damos a nuestro modelo varios pares de ojos y porque es tan poderoso cada uno enfocado en un aspecto diferente del texto de entrada es como tener un equipo de expertos dos eso es esencialmente lo que hace la mortífera tánger analizando el texto permite que el m capturó una variedad de relaciones entre palabras desde diferentes perspectivas enriqueciendo su comprensión del contexto y para rematar este increíble proceso de atención el capítulo menciona el drop out es como una técnica de entrenar viento mental para nuestro modelo en el once niños como memorizar las respuestas verdad que lo ayuda a mantenerse enfocado y evitar el gafe como ayuda drop out a evitar este problema exacto el rap at funciona desactivando aleatoriamente algunas conexiones es como obligar al modelo a pensar por sí mismo en la red neuronal durante el entrenamiento genial siento que hemos cubierto mucho terreno en este capítulo esto obliga al modelo a aprender patrones más generales en los datos hay algo más que debamos saber sobre los mecanismos de atención en lugar de memorizar ejemplos específicos antes de pasar al siguiente tema bueno hay mucho más que explorar en el capítulo tres creo que hemos establecido una base so sólida para comprender cómo los mecanismos de atención permiten a los helens procesar el lenguaje de una manera tan sofisticada totalmente de acuerdo ahora que entendemos cómo los elements prestan atención al texto estoy emocionado por ver cómo se aplica este conocimiento