Curso: Fundamentos de la Inteligencia Artificial, Sección: Modelos y Arquitecturas

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Modelos y Arquitecturas

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Modelos y Arquitecturas

Descripción de las arquitecturas de modelos adaptadas
1. Arquitecturas de Modelos Adaptadas:
- Transformers: Los Transformers han revolucionado el campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje profundo en general. Utilizan mecanismos de atención para gestionar la importancia relativa de diferentes partes de una entrada secuencial, como una oración. Los modelos basados en Transformers, como BERT, GPT, y otros, pueden procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
Adaptaciones en Modelos Específicos:
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT realiza un pre-entrenamiento en grandes corpus de texto para aprender representaciones contextuales de palabras. Luego, se adapta para tareas específicas a través de un proceso de ajuste fino.
- GPT (Generative Pre-trained Transformer): GPT se centra en la generación de texto y también utiliza pre-entrenamiento y ajuste fino. Su arquitectura unidireccional lo hace adecuado para tareas de generación secuencial de texto.
- Otros Modelos Adaptados: Algunos estudios combinan múltiples arquitecturas, como Transformer y redes neuronales convolucionales (CNNs), para mejorar el rendimiento en tareas específicas.

2. Comparación con Enfoques Tradicionales:
Modelos Tradicionales:
- Redes Neuronales Recurrentes (RNNs): Las RNNs, incluidas las variantes LSTM (Long Short-Term Memory) y GRU (Gated Recurrent Unit), fueron ampliamente utilizadas para tareas secuenciales antes de la llegada de los Transformers. Sin embargo, enfrentan problemas de desvanecimiento de gradientes y limitaciones en la captura de dependencias a largo plazo.

- Redes Neuronales Convolucionales (CNNs): Las CNNs son eficaces para tareas de visión por computadora y han sido adaptadas para el procesamiento de secuencias. Sin embargo, su capacidad para capturar contextos largos en texto es limitada en comparación con los Transformers.

Ventajas de los Enfoques Basados en Transformers:
- Escalabilidad y Eficiencia: Los Transformers pueden escalarse a modelos extremadamente grandes y procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente gracias a su arquitectura paralelizable.

- Atención Contextual Completa: Los mecanismos de atención permiten a los Transformers considerar todas las partes de una secuencia de entrada simultáneamente, lo que mejora significativamente la comprensión contextual.

- Versatilidad: Los Transformers pueden adaptarse a una amplia gama de tareas mediante el pre-entrenamiento y el ajuste fino, haciéndolos más versátiles que los modelos tradicionales.

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1. Arquitecturas de Modelos Adaptadas:

Adaptaciones en Modelos Específicos:

- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT realiza un pre-entrenamiento en grandes corpus de texto para aprender representaciones contextuales de palabras. Luego, se adapta para tareas específicas a través de un proceso de ajuste fino.

- GPT (Generative Pre-trained Transformer): GPT se centra en la generación de texto y también utiliza pre-entrenamiento y ajuste fino. Su arquitectura unidireccional lo hace adecuado para tareas de generación secuencial de texto.

- Otros Modelos Adaptados: Algunos estudios combinan múltiples arquitecturas, como Transformer y redes neuronales convolucionales (CNNs), para mejorar el rendimiento en tareas específicas.

2. Comparación con Enfoques Tradicionales:

Modelos Tradicionales:

- Redes Neuronales Convolucionales (CNNs): Las CNNs son eficaces para tareas de visión por computadora y han sido adaptadas para el procesamiento de secuencias. Sin embargo, su capacidad para capturar contextos largos en texto es limitada en comparación con los Transformers.

Ventajas de los Enfoques Basados en Transformers:

- Escalabilidad y Eficiencia: Los Transformers pueden escalarse a modelos extremadamente grandes y procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente gracias a su arquitectura paralelizable.

- Atención Contextual Completa: Los mecanismos de atención permiten a los Transformers considerar todas las partes de una secuencia de entrada simultáneamente, lo que mejora significativamente la comprensión contextual.

- Versatilidad: Los Transformers pueden adaptarse a una amplia gama de tareas mediante el pre-entrenamiento y el ajuste fino, haciéndolos más versátiles que los modelos tradicionales.

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