Descripción: El pre-entrenamiento es la fase inicial de entrenamiento de un modelo de lenguaje grande, donde se expone a un vasto conjunto de datos textuales antes de realizar un ajuste fino específico para tareas concretas. Durante esta etapa, el modelo aprende patrones lingüísticos, gramática, hechos sobre el mundo y algunas habilidades de razonamiento. Este proceso se lleva a cabo sin supervisión, lo que significa que el modelo no recibe etiquetas o instrucciones explícitas sobre lo que debe aprender. En lugar de ello, se alimenta de grandes volúmenes de texto, como libros, artículos y páginas web, lo que le permite desarrollar una comprensión general del lenguaje. El pre-entrenamiento es crucial porque establece una base sólida que permite al modelo generalizar mejor y adaptarse a diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural, como traducción, generación de texto y respuesta a preguntas. La calidad y diversidad del conjunto de datos utilizado en esta fase son determinantes para el rendimiento final del modelo, ya que influyen en su capacidad para manejar diferentes contextos y estilos de escritura. En resumen, el pre-entrenamiento es un paso esencial en la creación de modelos de lenguaje grandes, ya que les proporciona el conocimiento necesario para abordar tareas complejas de manera efectiva.
