E019_El aprendizaje con pocos ejemplos (Few-shot learners)

🧠 ¿Te has preguntado por qué a los humanos nos basta con un par de ejemplos para aprender algo nuevo, mientras que la IA tradicional necesitaba miles de datos? En este episodio exploramos el paper fundacional que transformó para siempre el Procesamiento del Lenguaje Natural: “Language Models are Few-Shot Learners”. Descubre la arquitectura detrás de GPT-3, el modelo que, con sus colosales 175 mil millones de parámetros (10 veces más que sus predecesores), rompió todos los esquemas demostrando que una inteligencia artificial puede ser generalista y competente sin necesidad de costosos reentrenamientos específicos (fine-tuning). 🚀 🎙️ Acompáñanos a analizar cómo este modelo logra hazañas sorprendentes simplemente recibiendo instrucciones de texto: desde traducción y corrección gramatical, hasta resolver aritmética de tres cifras 🧮 y generar artículos de noticias que los evaluadores humanos apenas pueden distinguir de la realidad. Desglosamos qué significa realmente el aprendizaje few-shot (de pocos intentos) y por qué la capacidad de GPT-3 para adaptarse “al vuelo” a nuevas tareas marcó el inicio de la era moderna de la IA Generativa. ¡Dale al play para entender los cimientos de la revolución tecnológica actual! 🌐✨ Fuentes y enlaces: • Paper original en arXiv: Language Models are Few-Shot Learners