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Instrucción o texto inicial que se da a un modelo generativo. Su calidad determina la salida.

Reduce tamaño del modelo eliminando parámetros o conexiones poco importantes, ganando eficiencia.

Red neuronal más simple (clasificador binario); base de arquitecturas más complejas.

Valores internos que el modelo aprende durante el entrenamiento (p. ej., pesos en redes).

Convierte imágenes o PDFs de texto en texto editable y buscable.

Infraestructura de nube optimizada para cargas de IA (entrenamiento e inferencia).

Interacción entre ordenadores y lenguaje humano: entender, interpretar y generar texto/voz.

Unidad básica de una red neuronal; aplica función de activación a sus entradas y produce una salida.

Secuencia contigua de n elementos (palabras, letras). Útil en modelos de lenguaje.

Resultado del entrenamiento de un algoritmo; contiene el “conocimiento” aprendido para predecir.