Círculo de intercambio de inteligencia artificial

Generative Adversarial Network (GAN) es un modelo de aprendizaje profundo, propuesto por Ian Goodfellow et al. en 2014. El marco implementa un modelo generativo entrenando dos redes neuronales entre sí....

La autoatención es un mecanismo clave en el aprendizaje profundo, originalmente propuesto y ampliamente utilizado en la arquitectura Transformer. La idea central es permitir que el modelo atienda simultáneamente a todas las posiciones de la secuencia de entrada y calcule cada posición...

El aprendizaje multitarea (MTL) no es un algoritmo aislado, sino un paradigma de aprendizaje automático inteligente.

El modelo de difusión es un modelo generativo diseñado específicamente para crear nuevas muestras de datos, como imágenes, audio o texto. El núcleo del modelo se inspira en el proceso de difusión en física, que simula la difusión natural de partículas desde una región de alta concentración a otra de baja concentración. En la máquina...

El ajuste fino de modelos (Fine-tuning) es una aplicación específica del aprendizaje por transferencia en el aprendizaje automático. El proceso central se basa en modelos de preentrenamiento, que utilizan conjuntos de datos a gran escala para aprender patrones genéricos y desarrollar amplias capacidades de extracción de características. A continuación, la fase de ajuste fino introduce conjuntos de datos de tareas específicas para ...

El mecanismo de atención (Attention Mechanism) es una técnica computacional que imita los procesos cognitivos humanos, aplicada inicialmente en el campo de la traducción automática y convertida posteriormente en una parte importante del aprendizaje profundo.

La arquitectura Transformer es un modelo de aprendizaje profundo diseñado para procesar tareas secuencia a secuencia, como la traducción automática o el resumen de textos. La principal innovación radica en basarse exclusivamente en el mecanismo de autoatención, evitando los bucles tradicionales o las estructuras convolucionales. Al permitir que el modelo procese todos los elementos de una secuencia en...

El modelo preentrenado (PTM) es una técnica fundamental y poderosa en inteligencia artificial, que representa modelos de aprendizaje automático preentrenados en conjuntos de datos a gran escala. Los modelos forman una amplia base de conocimientos procesando cantidades masivas de información y aprendiendo patrones y características genéricas de los datos....

Large Language Model (LLM) es un sistema de aprendizaje profundo entrenado en datos de texto masivos, con la arquitectura Transformer en su núcleo. El mecanismo de autoatención de esta arquitectura puede capturar eficazmente las dependencias a larga distancia en el lenguaje. El modelo de "gran ...

La memoria a largo plazo (LSTM) es una variante de red neuronal recurrente diseñada específicamente para procesar datos secuenciales. En el campo de la inteligencia artificial, los datos secuenciales se utilizan ampliamente en tareas como la predicción de series temporales, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento del habla.