ADSM: los límites de las capacidades de los modelos
Los modelos trabajan dentro de la arquitectura de transformadores: el ancho del vector define el nivel de detalle de las representaciones, la profundidad fija el nivel de abstracción y la cantidad de conexiones determina el coste computacional. Cada token se genera con un pase completo por la red. La ventana de contexto es el espacio compartido entre entrada y salida, así que aumentar el volumen de salida reduce la reproducibilidad. El trabajo eficaz se apoya en reducir el contexto, usar datos de entrada homogéneos y mantener un modo one-shot estricto. Minimizar el componente creativo permite obtener resultados estables y mantener el modelo dentro del marco previsto. El artículo completo en ruso se publicó en Habr.