Descripción: El ‘Entrenamiento Ascendente’ se refiere a un enfoque en el desarrollo de modelos de lenguaje grandes (LLMs) que se lleva a cabo antes de realizar ajustes específicos en el modelo. Este proceso implica la capacitación inicial del modelo utilizando un conjunto de datos amplio y diverso, lo que permite al modelo aprender patrones generales del lenguaje, gramática, contexto y significado. Durante esta fase, el modelo se expone a una variedad de textos, lo que le ayuda a construir una base sólida de conocimiento lingüístico. El objetivo del entrenamiento ascendente es dotar al modelo de una comprensión general del lenguaje, que luego puede ser refinada a través de un ajuste adicional, conocido como ‘fine-tuning’, donde se entrena el modelo en tareas específicas o con datos más concretos. Este enfoque es crucial para maximizar la eficacia del modelo en aplicaciones prácticas de procesamiento del lenguaje natural, ya que permite que el modelo no solo reconozca palabras y frases, sino que también entienda el contexto y la intención detrás de ellas. En resumen, el entrenamiento ascendente es una etapa fundamental en la creación de modelos de lenguaje robustos y versátiles, que sientan las bases para su posterior especialización y aplicación en diversas tareas del campo del procesamiento del lenguaje natural.
