Construyendo un LLM desde cero: Una inmersión profunda en Dropout

Esta publicación documenta el recorrido del autor a través del capítulo de dropout del libro de Sebastian Raschka "Construye un Modelo de Lenguaje Grande (desde cero)". Dropout es una técnica de regularización que previene el sobreajuste ignorando aleatoriamente algunos neuronas o pesos durante el entrenamiento, distribuyendo así el conocimiento de manera más amplia en el modelo. El autor detalla la implementación de dropout y explora los matices de su aplicación en LLM, como aplicar dropout a los pesos de atención o vectores de valor, y reequilibrar la matriz resultante. La publicación también trata sobre las elecciones prácticas de la tasa de dropout y los desafíos de manejar tensores de orden superior para el procesamiento por lotes, preparando el escenario para un aprendizaje futuro.