Domingo 25 de octubre de 2026 ·

De GPT-1 a los agentes: cómo cambió el entrenamiento de los LLM en cada etapa

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El artículo explica que cada salto de los modelos de lenguaje vino de cambiar el objetivo de entrenamiento: primero predecir la siguiente palabra, después ser asistentes, luego razonar con aprendizaje por refuerzo y, por último, usar herramientas como agentes. GPT-1 (2018), de 117 millones de parámetros, superó en 9 de 12 pruebas a modelos diseñados para cada tarea. GPT-2 escaló a 1.500 millones de parámetros entrenado con 40 GB de texto web.

Qué significa

Ayuda a distinguir los lanzamientos reales de los cambios menores, porque cada avance responde a un nuevo objetivo de entrenamiento, como pasar de completar texto a ejecutar acciones.

Fuentes originales

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