Definición breve
El preentrenamiento es el proceso de entrenar un modelo en grandes conjuntos de datos antes de adaptarlo a tareas específicas.
Explicación del concepto
Los modelos aprenden patrones generales del lenguaje durante el preentrenamiento.
Cómo funciona
Se utilizan tareas como:
- predicción del siguiente token
- masked language modeling
Por qué es importante
El preentrenamiento permite reutilizar modelos para múltiples tareas.
Ejemplo conceptual
Un modelo entrenado en miles de millones de documentos aprende gramática y conocimiento general.
Ejemplo en Python
Python
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
Conceptos relacionados
Resumen
El preentrenamiento permite construir modelos de lenguaje generales que luego pueden adaptarse a tareas específicas.
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