IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Actualización de pesos: Enfrentando al modelo con los datos Introducción Durante la fase de entrenamiento de un modelo en PyTorch, una de las tareas más cruciales es la actualización periódica de los pesos. Estos pesos representan los parám…
Forward → loss → backward: El ciclo de entrenamiento básico en PyTorch Introducción En el mundo del aprendizaje profundo, la comprensión y control del proceso de entrenamiento es fundamental. Uno de los aspectos más cruciales y repetitivos …
Zero gradients: El paso inicial en el entrenamiento de modelos con PyTorch Introducción El entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo implica la minimización de una función de pérdida mediante ajuste continuo de los pesos del modelo. …