¿Por qué estas REDES NEURONALES son tan POTENTES? 🤔 | TRANSFORMERS Parte 2

¿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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