Editar documentos puede ser un desafío. Cada formato tiene sus peculiaridades, lo que frecuentemente lleva a soluciones confusas o a depender de descargas de software desconocido para evitarlas. Afortunadamente, hay una herramienta que hará que este proceso sea menos estresante y menos arriesgado.
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hola a todos, set fit o ajuste de Transformer de oraciones ha generado mucha atención y mucha discusión en los últimos días, así que el nombre oficial del documento es aprendizaje eficiente de vista corta sin indicaciones y fue publicado por los investigadores nombrados aquí. Así que este video será una rápida discusión sobre este documento y también la implementación del código que Hugging Face ha publicado y las principales razones por las que set fit generó tanta atención es porque supera a gpt3 en clasificación de texto de pocas muestras, donde los ejemplos etiquetados son 50 o menos y es 1600 veces más pequeño y puede ejecutarse en tu CPU. Así que, revisando el documento, lo que están diciendo en el resumen es que los recientes métodos de pocas muestras, como el ajuste de parámetros y el entrenamiento que explota patrones, han logrado resultados impresionantes en configuraciones de niveles. Sin embargo, son difíciles de emplear ya que están sujetos a alta variabilidad de indicaciones manualmente elaboradas y típicamente requieren mil millones de parámetros.
