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Resultados Empíricos: Análisis de GPT-2 sobre Memorización y Pérdida del Transformador

Análisis de GPT-2 sobre Memorización y Pérdida del Transformador

Publicado el 08/08/2025

En los experimentos realizados con GPT-2 medium sobre OpenWebText se valida la hipótesis de radio propuesta en nuestro marco teórico midiendo las distancias de activación en la última capa para la predicción del siguiente token

Estos hallazgos aportan evidencia empírica sobre los patrones de memorización y el comportamiento de la pérdida en modelos transformadores demostrando cómo la cercanía o lejanía en el espacio de activaciones influye en la calidad de la predicción del próximo elemento

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