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Bloque temático
Conceptos que describen modelos preentrenados de propósito amplio, sus artefactos, adaptación y dependencias.
Post-training adaptation
Proceso de orientar un modelo preentrenado hacia una tarea, dominio o comportamiento después del entrenamiento inicial.
Ver definición completa →Self-supervised learning
Aprendizaje que crea objetivos a partir de los propios datos para aprender representaciones sin anotarlas manualmente.
Ver definición completa →Transfer learning
Reutilización de conocimiento aprendido en una tarea o dominio para mejorar otra tarea relacionada.
Ver definición completa →Emergent capability
Capacidad que se vuelve observable al aumentar la escala o cambiar las condiciones del modelo y que no era evidente en versiones menores.
Ver definición completa →Model checkpoint
Instantánea guardada del estado de un modelo en un momento del entrenamiento o de su publicación.
Ver definición completa →Compute scaling
Aumento de las operaciones y recursos computacionales destinados a entrenar o ejecutar un modelo.
Ver definición completa →Data scaling
Aumento planificado de la cantidad o diversidad de datos usados para entrenar un modelo.
Ver definición completa →Parameter scaling
Aumento planificado del número de parámetros de un modelo como una dimensión de su escala.
Ver definición completa →Model homogenization
Dependencia creciente de muchas aplicaciones respecto de unas pocas bases compartidas.
Ver definición completa →Scaling laws
Relaciones empíricas que describen cómo cambia el rendimiento al aumentar modelo, datos o cómputo.
Ver definición completa →Base model
Versión de un modelo que sirve como punto de partida antes de especializaciones posteriores.
Ver definición completa →General-purpose AI model
Modelo con suficiente generalidad para realizar muchas tareas distintas e integrarse en diferentes sistemas.
Ver definición completa →General-purpose AI model with systemic risk
Categoría regulatoria europea para un modelo de propósito general cuyas capacidades o alcance pueden producir riesgos sistémicos.
Ver definición completa →Foundation language model
Modelo fundacional preentrenado principalmente para representar o producir lenguaje y adaptarse a muchas tareas lingüísticas.
Ver definición completa →Downstream model
Modelo derivado o construido a partir de una base preentrenada para un uso posterior más concreto.
Ver definición completa →Foundation model
Modelo entrenado con datos amplios y a gran escala que sirve como base para muchas tareas posteriores.
Ver definición completa →Multimodal foundation model
Modelo fundacional que aprende y relaciona más de una modalidad, como texto e imagen.
Ver definición completa →Model weights
Conjunto de valores aprendidos que determinan cómo transforma entradas un modelo entrenado.
Ver definición completa →Large-scale pretraining
Entrenamiento inicial de un modelo con grandes volúmenes de datos antes de adaptarlo a usos concretos.
Ver definición completa →Downstream task
Tarea concreta a la que se aplica o adapta un modelo después de su preentrenamiento.
Ver definición completa →Transformer
Arquitectura neuronal que procesa relaciones entre elementos mediante atención, sin depender de recurrencia.
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