TDB, el depurador Transformer de OpenAI que explica la Caja Negra de las Redes Neuronales.

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Sobre esta lección

El equipo de Superalineación de Open AI, liderado por Ilya Sutskever, acaba de publicar TDB, el primer depurador para la arquitectura transformer que permite entender el trabajo interno de las redes neuronales, que se suele denominar la "Caja Negra". Vemos lo que significa ese término dentro del contexto de los LLMs y las ventajas que puede ofrecer la posibilidad de analizar y modificar el funcionamiento interno de una red neuronal. OpenAI Transformer Debugger https://github.com/openai/transformer-debugger Neuron Viewer https://github.com/openai/transformer-debugger/blob/main/neuron_viewer/README.md Servidor de Activación https://github.com/openai/transformer-debugger/blob/main/neuron_explainer/activation_server/README.md Video sobre su uso práctico https://www.loom.com/share/721244075f12439496db5d53439d2f84?sid=8445200e-c49e-4028-8b8e-3ea8d361dec0

Sobre este curso

Lección 23 de 24Nivel: principianteDuración total: 6h 34m

Lo que aprenderás en este curso:

  • Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
  • Implementar algoritmos de clasificación y regresión
  • Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
  • Evaluar y optimizar modelos de machine learning