¿Qué significa "Entrenamiento Progresivo"?

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El entrenamiento progresivo es un método que se usa para mejorar cómo los modelos aprenden de los datos. En lugar de empezar con un modelo de tamaño completo de una vez, este enfoque aumenta gradualmente el tamaño del modelo durante el proceso de entrenamiento.

Al principio, solo se entrena una parte más pequeña del modelo. A medida que avanza el entrenamiento, se añaden más capas al modelo. Esto hace que sea más fácil mantener el proceso de entrenamiento estable y efectivo. También permite un mejor aprendizaje sin abrumar al modelo en sus primeras etapas.

Una forma popular de implementar el entrenamiento progresivo es a través de una técnica llamada Entrenamiento de Caminos Aleatorios. Este método se enfoca en entrenar solo ciertas partes del modelo a la vez mientras se aumenta gradualmente la longitud del camino de entrenamiento. Esto ayuda al modelo a mejorar su rendimiento en tareas como responder preguntas y entender información compleja.

En general, el entrenamiento progresivo ayuda a diseñar modelos que son eficientes y efectivos, facilitando el desarrollo de sistemas avanzados mientras se utilizan menos recursos.