En este articulo se presenta un marco teorico sobre la dinamica de memorizacion y rendimiento de los transformers de gran escala
Se teoriza que al crecer el numero de parametros el modelo tiende a memorizar patrones especificos en lugar de generalizar con eficiencia
Para entender este fenomeno se analiza el proceso de memorizacion y se establece un limite inferior para la entropia cruzada que un modelo puede alcanzar
Los resultados muestran que mas parametros no garantizan una mejora continua en el rendimiento y que existe un punto de saturacion donde la complejidad del modelo supera el beneficio en capacidad predictiva
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