Descripción: La verificación de gradientes es una técnica fundamental en el entrenamiento de modelos de lenguaje grandes y otros modelos de aprendizaje profundo. Su propósito principal es asegurar que los gradientes calculados durante el proceso de retropropagación sean correctos. Esto es crucial porque los gradientes son utilizados para actualizar los pesos del modelo, y cualquier error en su cálculo puede llevar a un mal rendimiento o incluso a la incapacidad de converger a una solución óptima. La verificación de gradientes se realiza generalmente comparando los gradientes calculados analíticamente con aquellos obtenidos a través de un método numérico, como el método de diferencias finitas. Este enfoque permite identificar errores en la implementación del algoritmo de retropropagación, lo que es especialmente importante en modelos complejos donde los errores pueden ser difíciles de detectar. La técnica no solo ayuda a garantizar la precisión del modelo, sino que también proporciona confianza en la implementación del código, lo que es esencial en entornos de investigación y producción. En resumen, la verificación de gradientes es una herramienta crítica para validar la integridad de los modelos de aprendizaje profundo, asegurando que los gradientes se calculen correctamente y que el modelo aprenda de manera efectiva.
