Token: Unidad elemental en procesamiento de lenguaje que puede representar una palabra entera, una fracci贸n de palabra o incluso un solo car谩cter, dependiendo del sistema de segmentaci贸n utilizado. Sampling: T茅cnica usada para elegir elementos de manera aleatoria o pseudoaleatoria con base en una distribuci贸n de probabilidad, muy com煤n en tareas de generaci贸n de texto para seleccionar el siguiente token. Problemas de memoria (entrenamiento en secuencia): Limitaciones de algunos modelos de lenguaje al tratar de mantener informaci贸n de eventos pasados en entradas largas, lo cual puede hacer que se “olviden” datos relevantes a lo largo de una secuencia. LSTM (Long Short-Term Memory): Tipo de red neuronal dise帽ada para mantener y actualizar informaci贸n 煤til durante per铆odos prolongados en secuencias, reduciendo el problema del olvido en redes neuronales recurrentes. Transformers: Modelo de red neuronal que utiliza atenci贸n como mecanismo principal para procesar datos secuenciales ...