Cómo las palabras son representadas en el modelo a través de word embeddings y tokens;
Identificar cómo las palabras se relacionan a través de la semántica y Simular en un modelo de lenguaje;
Cómo las palabras son representadas en el modelo a través de word embeddings y tokens;
Identificar cómo las palabras se relacionan a través de la semántica y Simular en un modelo de lenguaje;
Hola Ruth, espero que estés bien
Parece que estás tratando de resumir lo que has aprendido en la clase sobre cómo las palabras son representadas y procesadas en modelos de lenguaje. Aquí tienes un pequeño resumen que podría ayudarte:
Word Embeddings y Tokens: Aprendiste que los modelos de lenguaje utilizan representaciones matemáticas llamadas word embeddings para convertir palabras en vectores numéricos. Esto permite que las palabras sean procesadas por el modelo. Los tokens son unidades más pequeñas que el modelo utiliza para entender y generar texto.
Relaciones Semánticas: Has aprendido a identificar cómo las palabras se relacionan semánticamente en un modelo de lenguaje. Esto significa que el modelo puede reconocer similitudes y relaciones entre palabras basándose en su contexto y uso.
Simulación del Modelo de Lenguaje: También exploraste cómo simular el funcionamiento de un modelo de lenguaje visualizando las probabilidades que el modelo asigna a diferentes palabras o frases. Esto te ayuda a entender cómo el modelo predice y genera texto.
Parámetro de Temperatura: Finalmente, exploraste el parámetro de temperatura en el playground de OpenAI, que afecta cómo el modelo de lenguaje genera texto. Una temperatura más baja hace que el modelo sea más conservador y preciso, mientras que una temperatura más alta lo hace más creativo y variado.
Espero que este resumen te ayude a clarificar lo que has aprendido en la clase. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!