¿Qué significa "LAG"?
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LAG significa "Crecimiento Consciente del Paisaje". Es un método que se usa para entrenar modelos, sobre todo los que se basan en tecnología Transformer. Este método se enfoca en cómo elegir la mejor manera de hacer crecer o expandir estos modelos durante su proceso de entrenamiento.
¿Por qué es importante LAG?
LAG ayuda a mejorar cómo entrenamos modelos más grandes al fijarnos en cómo se desempeñan en las primeras etapas del entrenamiento. En vez de solo chequear qué tan bien lo hace un modelo al final, LAG nos anima a observar el comportamiento del modelo justo después de que comienza a entrenar. Esto puede dar mejores pistas sobre qué tan bien va a funcionar el modelo más adelante.
¿Cómo funciona LAG?
Usar LAG significa evaluar varias estrategias para hacer crecer modelos y elegir la que probablemente funcione mejor según los resultados iniciales. Esto también puede ayudar a hacer ajustes mientras el entrenamiento avanza, haciendo el proceso más eficiente.
LAG en pronósticos de series temporales
En otra área llamada pronósticos de series temporales, LAG también se refiere a la importancia de elegir la cantidad correcta de observaciones recientes del pasado para predecir valores futuros. Elegir muy pocas o demasiadas observaciones pasadas puede llevar a predicciones malas. La investigación ha demostrado que usar ciertos métodos de selección puede conducir a pronósticos más precisos, especialmente al considerar múltiples conjuntos de datos a la vez.
Conclusión
LAG es un concepto útil en el entrenamiento de modelos y pronósticos, subrayando la importancia del rendimiento temprano para informar el éxito futuro. Proporciona una forma de refinar las estrategias de entrenamiento, haciendo el proceso más efectivo y confiable.