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Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

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ALBERT

Versión ligera de BERT que reduce significativamente los parámetros mediante el intercambio de embeddings y la factorización matricial de capas. Mantiene un rendimiento competitivo siendo más eficiente en términos de memoria.

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ELECTRA

Arquitectura de preentrenamiento eficiente que reemplaza el masked language modeling por el reemplazo de tokens corruptos. Utiliza un discriminador que identifica los tokens reemplazados, permitiendo un entrenamiento más rápido y con mejor rendimiento.

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ERNIE

Modelo chino que integra conocimientos estructurados y jerárquicos en la arquitectura base Transformer. Enmascara simultáneamente palabras, entidades y frases para capturar semánticas multinivel.

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BART

Arquitectura Transformer bidireccional y autorregresiva que combina las ventajas de BERT y GPT. Utiliza un codificador-decodificador con corrupción de texto para el preentrenamiento, excelente para tareas de generación.

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Funnel Transformers

Arquitectura jerárquica que reduce progresivamente la longitud de las secuencias a través de las capas preservando la información importante. Ahorra significativamente la memoria computacional para secuencias largas.

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DeBERTa

Mejora de BERT que integra la decodificación mejorada con atención al contenido y posición descompuestos. Utiliza un mecanismo de atención disentangled y un enmascaramiento de tamaño mejorado para mejor rendimiento.

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TinyBERT

Versión ultracompacta de BERT que reduce los parámetros hasta 7.5 veces manteniendo un alto rendimiento. Aplica la destilación bidireccional y una atención multinivel para la compresión.

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CamemBERT

Versión francesa de BERT preentrenada en 138GB de texto francés. Mantiene la arquitectura BERT original pero está especializada para la comprensión y procesamiento del francés.

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FlauBERT

Modelo de lenguaje francés basado en Transformer con un preentrenamiento progresivo utilizando corpus cada vez más grandes. Integra especificidades lingüísticas del francés para un rendimiento óptimo.

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XLM-RoBERTa

Versión multilingüe de RoBERTa preentrenada en 100 idiomas utilizando el massive dataset de Common Crawl. Supera a XLM y mBERT gracias a un preentrenamiento mejorado y una mejor gestión de los idiomas con pocos recursos.

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Sentence-BERT

Modificación de BERT optimizada para la codificación de frases completas en vectores semánticos. Utiliza redes siamesas y triples para producir embeddings relevantes para la similitud semántica.

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VideoBERT

Extensión multimodal de BERT que aprende representaciones conjuntas de video y texto. Realiza el preentrenamiento en tokens visuales y lingüísticos para la comprensión de video.

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Controlled BERT

Variante de BERT que permite controlar los atributos de estilo durante la generación de texto. Integra controladores en la arquitectura para modular las características lingüísticas deseadas.

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