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Episodio 5: Cómo se entrena un modelo de lenguaje desde cero

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 En el episodio 5 del podcast "IA++: inteligencia artificial para programadores", se explora el proceso de entrenamiento de un modelo de lenguaje desde cero, comenzando con el concepto de preentrenamiento. Durante esta fase, el modelo se expone a grandes volúmenes de texto para aprender patrones y estructuras del lenguaje, lo que le permite generar respuestas coherentes. Posteriormente, se introduce el fine-tuning, donde el modelo se ajusta para tareas específicas utilizando datos más relevantes, como foros de programación si el objetivo es responder preguntas técnicas. Además, se discuten las etapas clave del entrenamiento: recolección y preprocesamiento de datos, y el entrenamiento real del modelo. Se enfatiza la importancia de contar con datos de calidad y una buena infraestructura computacional. El episodio también aborda cuándo es conveniente entrenar un modelo propio en lugar de utilizar uno preentrenado, sugiriendo que esto es útil en áreas muy especializadas o cuando se dispone de conjuntos de datos únicos. Finalmente, se ofrecen consejos prácticos para llevar a cabo este proceso de manera efectiva.

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