Avances en Modelos de Lenguaje: La Evolución de los Transformadores

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) modernos se construyen principalmente apilando bloques de transformadores, lo que permite que cada token de texto se convierta en una secuencia de enteros que luego se procesan a través de mecanismos como la codificación posicional y la atención. Estos modelos utilizan una arquitectura común que incluye la tokenización, embeddings, atención multi-cabeza y redes de alimentación hacia adelante, lo que les permite aprender y predecir texto de manera efectiva. A medida que la tecnología avanza, se están explorando nuevas arquitecturas y métodos para mejorar la eficiencia y la capacidad de los LLMs.