Este trabajo contextualiza las dinámicas de grandes modelos de lenguaje mediante una revisión de la teoría de redes de Hopfield y el análisis de datos empíricos sobre la pérdida de entropía cruzada en Transformers Los modelos de Hopfield permiten entender estados de energía y memorias distribuidas mientras que el seguimiento de la cross entropy loss revela la capacidad de aprendizaje y generalización de las arquitecturas basadas en atención
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