In this video I show you how to get even more flexibility during training and that is by creating the training loops from scratch. In many ways it's similar to customizing model.fit but here we are removing the model.fit API entirely.

I learned a lot and was inspired to make these TensorFlow videos by the TensorFlow Specialization on Coursera. Below you'll find both affiliate and non-affiliate links, the pricing for you is the same but a small commission goes back to the channel if you buy it through the affiliate link.
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¿Qué hay tras el entrenamiento de IAs como GPT-3, Alphafold 2 o DALL-E? ¿Qué hace especial a sus redes neuronales? Los Transformers son el tipo de arquitectura de Deep Learning que mejor rendimiento ha dado en los últimos años. ¿Pero por qué? ¿Qué los hacen tan especiales? La respuesta la encontramos en lo altamente paralelizable que es su arquitectura, que permite sacar el máximo partido a los procesadores multinúcleos. Pero, esto tiene un coste, y es que si no hacemos nada los Transformers serían incapaces de entender el orden de los datos con los que los entrenamos. Y de ahí la importancia de soluciones como los Encoding de Posicionamiento. ¡Veamos cómo funcionan!

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► Serie Introducción al NLP y Transformers (DotCSV)
Parte 1 - https://youtu.be/Tg1MjMIVArc
Parte 2 - https://youtu.be/RkYuH_K7Fx4
Parte 3 - https://youtu.be/aL-EmKuB078

► Explicación con más detalle Positional Encoding:
https://kazemnejad.com/blog/tr....ansformer_architectu

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