Descripción: La compartición de parámetros es una técnica utilizada en el ámbito de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) que consiste en utilizar los mismos parámetros en diferentes modelos o tareas. Esta práctica permite optimizar el uso de recursos computacionales y mejorar la eficiencia en el entrenamiento y la inferencia de modelos. Al compartir parámetros, se busca reducir la redundancia y facilitar la transferencia de conocimiento entre tareas relacionadas, lo que puede resultar en un mejor rendimiento general. Esta estrategia es especialmente relevante en el contexto de modelos que requieren grandes cantidades de datos y potencia de procesamiento, ya que permite a los investigadores y desarrolladores aprovechar al máximo los recursos disponibles. Además, la compartición de parámetros puede contribuir a la generalización de los modelos, permitiendo que aprendan de manera más efectiva a partir de ejemplos limitados. En resumen, la compartición de parámetros es una práctica clave en el desarrollo de modelos de lenguaje, que busca maximizar la eficiencia y la efectividad del aprendizaje automático en diversas aplicaciones.
