En esta clase, aprendimos cómo los modelos de lenguaje representan y relacionan palabras, cómo simulan respuestas usando probabilidades, y cómo influye la temperatura en sus salidas.
En esta clase, aprendimos cómo los modelos de lenguaje representan y relacionan palabras, cómo simulan respuestas usando probabilidades, y cómo influye la temperatura en sus salidas.
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Parece que has capturado bien los puntos clave de la clase. Para resumir lo que aprendiste:
Representación de palabras: Aprendiste sobre cómo los modelos de lenguaje utilizan word embeddings y tokens para representar palabras. Esto es fundamental para que el modelo entienda el contexto y el significado de las palabras.
Relaciones semánticas: Descubriste cómo los modelos de lenguaje identifican y utilizan las relaciones semánticas entre palabras, lo que les permite generar respuestas coherentes y contextualmente apropiadas.
Simulación de probabilidades: Viste cómo los modelos de lenguaje simulan respuestas basándose en probabilidades, lo que les ayuda a elegir la palabra o frase más adecuada en un contexto dado.
Parámetro de temperatura: Exploraste cómo el parámetro de temperatura en el playground de OpenAI afecta la creatividad y diversidad de las respuestas generadas. Ajustar la temperatura puede hacer que las respuestas sean más variadas o más predecibles.
Espero que esto te ayude a consolidar lo que aprendiste en la clase. ¡Bons estudos!
Qué aprendimos:
¡Cuanto más detalladas sean nuestras requisiciones, mejores resultados obtendremos del modelo!