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Programas de IA e Ingeniería›🌳 AI Branches›Lecciones›Transformers explicados: la arquitectura detrás de ChatGPT
🤖
AI Branches • Intermedio⏱️ 35 min de lectura

Transformers explicados: la arquitectura detrás de ChatGPT

Vista previa pública de la lección

Comprenda la arquitectura Transformer que impulsa ChatGPT, Claude, Gemini, BERT y los modelos GPT modernos - el mecanismo de atención explicado paso a paso.

Programa
AI Branches
Nivel
Intermedio
Tiempo de lectura
35 min de lectura

Objetivos de aprendizaje

Al final de esta lección, comprenderás:

  • ✓⏱️ El problema con los RNN: procesar texto secuencialmente
  • ✓👀 El mecanismo de autoatención
  • ✓🧠 Atención de múltiples cabezas
  • ✓📍 Codificación posicional
  • ✓🏗️ La arquitectura transformadora completa

Esquema de la lección

  1. ⏱️ El problema con los RNN: procesar texto secuencialmente
  2. 👀 El mecanismo de autoatención
  3. Consulta, clave y valor: en inglés sencillo
  4. ¿Por qué el escalamiento de raíz cuadrada?
  5. 🧠 Atención de múltiples cabezas
  6. 📍 Codificación posicional
  7. 🏗️ La arquitectura transformadora completa
  8. Codificador
  9. Decodificador
  10. 🆚 BERT vs GPT: dos sabores de Transformer
  11. BERT (solo codificador)
  12. GPT (solo decodificador)
  13. 📈 Por qué es importante la escala
  14. ⚡ Entrenamiento vs Inferencia
  15. Conclusiones clave

Vista previa introductoria

En 2017, un equipo de Google publicó un artículo titulado "Attention Is All You Need" . Introdujo la arquitectura Transformer y cambió la IA para siempre. Todos los principales modelos de lenguaje de los que ha oído hablar - ChatGPT, Claude, Gemini, BERT, Llama y los modelos GPT modernos - se basan en Transformers. Para comprender por qué son importantes los transformadores, primero debe comprender qué reemplazaron.

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