IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Impacto en inferencia Introducción En el ámbito de la inteligencia artificial, especialmente en el entrenamiento y evaluación de modelos de aprendizaje profundo, es crucial comprender cómo la regularización afecta a la inferencia. Específic…
Escalado de activaciones Introducción En la implementación de redes neuronales, especialmente durante la regularización y el entrenamiento con dropout, es crucial entender y manejar adecuadamente las activaciones. El escalado de activacione…
Activación solo en entrenamiento Introducción La regularización es una técnica fundamental para prevenir el sobreajuste en modelos de aprendizaje profundo. Una parte crucial de la regularización es asegurarse de que ciertas operaciones se r…