¿Por qué estas REDES NEURONALES son tan POTENTES? 🤔 | TRANSFORMERS Parte 2

[@DotCSV]

► Serie Introducción al NLP y Transformers (DotCSV) ⭐Parte 1 - kzbin.info/www/bejne/ipiUfp2Dfrt0qMU - Introducción a Tokens. ⭐Parte 2 - kzbin.info/www/bejne/iJy8pnuVgJx5rpY - Introducción a Embeddings. ⭐Parte 3 - kzbin.info/www/bejne/l32QdqCBqqdjbZo - Introducción a Mec. Atención

[@MarioAlbertoRomeroSandoval]

Justo estaba esperando la segunda parte 😎

[@josecudris5078]

Genial ésta serie dotcsv, sinceramente sería muy complicado entender este tipo de arquitectura sin una buena explicación detallada como lo son todos los videos de este canal. Épico

[@drios200]

Ahora el universo tiene sentido :p

[@drios200]

Me solté riendo con lo de discreto xD

[@patojp3363]

El mejor!!! Gracias

[@charly9544]

"Detrás de estas tecnologías hay un transformer" Yo imaginándome a Bumblebee generando palabras

[@asusasd2557]

yo tambien

[@zzzz5517]

Si existe una tecnologia llamada bumblebee xd

[@Darkbotsz5]

Es un Camaro.

[@eduforero]

Porque tienen un gran líder. ⚡Optimus Prime. ⚡

[@cheernesto85]

Vine por este comentario

[@RominaSosaSchnoerr]

Jajajajaja

[@wilmerh.munoz.2303]

Jajajaja, no mames wey esto es ciencia 😊🤣🤣😹🤭

[@Rusenshi]

Y el nuevo modelo de NVIDIA se llama Megatron, un digno rival

[@jfbaezv]

Jajajajajajajajaja

[@zure2874]

"Sigamos con los transformers" Yo: Bien... sigue optimus prime

[@Cuperino]

¡Sigue profundizando Dot! ¡El tema es fascinante y tu explicación e excelente! ¿Cómo se hace uso de esta descomposición temporal y qué otras implicaciones tiene?

[@urielgarcia3888]

WOW... Me he queda sin palabra JAMAS me hubiera imaginado el uso de formulas sinusoidales para calcular posiciones.

[@1061exclavo]

Sería realmente increíble ver un ejemplo práctico. He escuchado de estás redes pero para un novato como yo sería valioso ver un código que te ayude a encaminar lo practico. Gracias por el video.

[@AntonioGallardoCabrillana]

Este tipo de videos deberían ponerle a los chavales antes de clases de matemáticas para animar a aprenderlas viendo la gran utilidad que tienen. Gran video como siempre.

[@juansiveriorojas967]

Hola Carlos, tus explicaciones son impresionantemente clarificadoras, acompañadas siempre de una infografía espectacular, lo que demuestra todo el trabajo que hay detrás de cada video. Enhorabuena.

[@juanete69]

Me alegra encontrar en español estos tutoriales de tan buena calidad, tanto por el contenido didáctico como por tu forma de hablar como por los gráficos.

[@EmaSuriano]

Quizás el mejor video de tu canal, sin duda lo has explicado de manera excepcional! Sin duda me voy a hacer a Patreon

[@lisandrocesaratto3012]

Excelente! La forma como explicas Positional Encoding no la vi en ningun otro video, y ahora logre entenderlo al 100%. Gracias!

[@tarabonet267]

¡Gracias!

[@matiasrodrigotorresrivera4941]

A Fourier le encantó este video

[@lopez-rober]

Wow, Super Gran trabajo. Videos que valen oro, por favor nunca dejes de hacerlos, siempre los espero por lo interesantes que son.

[@vegamuni]

Me costó entender cómo funcionan los Transformers. Tuve que relacionar cada palabra de lo que estaba leyendo con cada una de las demás palabras y luego leerlas ya relacionadas de forma simultánea y paralela, pero teniendo en cuenta el orden. Estoy ironizando. Lo que hice fue leer la explicación por partes, entender un trozo, luego el siguiente y luego volver a leerlo todo. A mi entender, lo que hacemos para entender un texto largo o complicado, se parece más a una convolución que a un transformer.

[@wb4529]

12:22

[@CristianGarcia]

Una convolucion implicaria que somos capaces de procesar todos los posibles n-gramas de una frase en paralelo. Lo mas parecido para los humanos en una red recurrente.

[@vegamuni]

@@CristianGarcia "Se parece más"

[@AlvaroALorite]

🎉🎉🎉 **Felicidades por el 1/2 millón de subs!** 🎉🎉🎉

[@wilfredomartel7781]

Vaya que video y qué manera la tuya de explicar! Necesitamos profundizar y llevar a codigo la siguiente parte.

[@francoferrante6723]

Excelente videoooo!!! Muchas gracias por la dedicación! Por favor, seguí esta serie que está genial!

[@jeannsyo]

13:28 dot realmente eres un crack, saludos desde America Latina

[@IvanLopezioloo]

Es impresionante el trabajo didáctico que hacéis. Ésto no podría hacerse en televisión.

[@mvargas34]

Que genial la forma creativa de explicar el positional encoding! Sos un grande Dot CSV!

[@lenninrestrepo8556]

Explicas demasiado bien!! buen video... jaja tener este conocimiento hace una década nos hubiese asegurado una beca en el MIT

[@andresunknow8917]

Brillante video! Muchísimas gracias!!

[@andrewturtle2610]

Genial! Me vuela la cabeza este tipo de resultados que están sacando las IA

[@yorius96]

Excelente video, incluso al día de hoy, es realmente interesante entender cómo pasamos de las antiguaras redes tradicionales a los grandes modelos de lenguaje que ocupamos al día de hoy (nunca había entendido bien qué era el Positional Encoding, genial explicación)

[@casipof]

Espectacular!!! Una explicación excelente. Gracias!!

[@lMiguelPalafox]

🎯 Key Takeaways for quick navigation: 00:23 *🪐 Finding Exoplanets by Transit Method* - Exoplanets are mostly discovered using the transit method - Transit method involves a planet passing in front of its star - Light blockage helps determine the planet's size, and transit duration reveals its orbital period. 06:46 *🛰️ Challenges in Astronomical Technology* - A problem with technology in astronomical research can hinder discoveries and data analysis. 14:58 *🎵 Miscellaneous Information* - No specific valuable information discernible from this part of the transcript. Made with HARPA AInec

Excelente explicación!!! Muchas gracias por compartir tus conocimientos.

[@diegotarrio2905]

ufff, muchísimas gracias por compartir con semejante claridad y calidad de exposición! Muy clarificador!. 🙌

[@bocatadenata]

Magnífico trabajo como siempre. Me parece interesantísimo todo lo que explicas, aunque no tengo el nivel necesario para entenderlo todo. Una pregunta: 10:33: Fila inferior: ¿seno(1/3 * pos)? ¿Por qué no sería seno(1/4 * pos)? No pillo el significado del 1/3

[@Inzurrekto1]

Agradezco que esta información esté bien explicada y en español. Para estudiar este tema de forma rápida viene bastante bien.

[@isazaco]

Increible explicación, muchas gracias!!!!

[@lucasgomez9373]

Sos un Genio Carlos! Te consulto si sabes si hay desarrollos para optimizar esta codificacion utilizando por ejemplo modulaciones en cuadratura comunes en telecomunicaciones. Me interesa saber como se encara el incremento en throughput de datos! Saludos!

[@rodmallen9041]

Qu'e maravilla de v'ideo! mil gracias por semejante explicaci'on!

[@osip_1984]

Otra de las razones por las que utilizar una codificación posicional basada en ondas matemáticas multidimensionales es porque le permite al modelo adquirir información posicional relativa respecto a las otras palabras, permitiéndole aprender con menos ejemplos y más rápidamente.

[@ManuelGomezRicoUbeda1]

Me ha encantado! Muchas gracias

[@juandiegoorozco5531]

Tenés una forma de explicar magistral!, capturaste mi atención por completo, super interesante

[@victormendezvasquez722]

Wow wow wow, full nice la explicación!!! Gracias Carlos, eres el mejor!!!!

[@fisicaparalavida108]

Densooooo! mucha y muy valiosa informaciòn. Gracias!

[@jovenalpay]

Que magnifica explicación!!! Y que genialidad la de los transformers. Y de ahi que utilicen tantas GPUs para procesamiento paralelo de enormes cantidades de datos. GRACIAS DOT.CSV

[@maruscheffer5202]

Claude Shannon... Todo se reduce a la teoría de la información... Que genio fué... Gran video ❤

[@luisefe387]

Carlos excelente video, explicas demasiado bien, muchas gracias!

[@denisvillanueva9588]

excelente Videos, tienes un manera de explicar temas dificiles de explicar, de una manera muy "sencilla", podrias realizar algun video acerca de los usos de IA en la medicina hoy

[@sararosagonzalez1074]

Muy didáctico. Gracias 😊

[@dcardenasp]

Hola Carlos. Que buen video! Estás amarrando muchísimos conceptos en una sola aplicación. Genial! Me gustaría usar tu video para el capítulo de series de Fourier en un curso que imparto para estudiantes de ingeniería. Me autorizas? Salu2!

[@davidpratr]

Gran vídeo con el que he comprendido el positional encoding. Si hicieras un vídeo explicando la capa densa final de BERT y el funcionamiento de la arquitectura entendiendo cómo funciona para un ejemplo de problema sería brutal ya :)

[@alanjosuefaustosoto7764]

Excelente serie de videos sigue asi

[@JuniorH]

Muchas gacias Dot! por toda la explicacion.

[@victormanuelsanchezmorales4261]

Carlos, haz un vídeo sobre como funcionan los "encajes", considero que son fundamentales para abordar temas como VQA (que estaría fenomenal que hicieras una serie!). Gran trabajo. Saludos

[@mbunooo]

nunca vi una explicación tan intuitiva de los embeddings posicionales. felicidades por el video!

[@brianfuentes2923]

QUIERO MAS!

[@manuelc2201]

Muchas gracias por tus videos, me ayudan bastante.

[@javieraguilar9957]

Tío Dot, nunca había visto un video tan bien explicado del Positional Encoding

[@emezac]

Felicidades Carlos, este es uno de los mejores videos de tu canal, es formidable no encuentro palabras para agradecer tu tiempo y esfuerzo, gracias!

[@javiernelon1577]

Brutal como explicas, cásate conmigo porfavor jaja

[@JuanJoseCinalli]

Solo se que en lugar de simplificar, se está complicando todo exponencialmente. Un ejemplo... Es como cuando generamos rampas en decodificadores A/D...en lugar de solo usar un equipo analógico. Nuestro cerebro es extremadamente simple en ese mecanismo de aprendizaje o incluso inteligencia. Si bien existen multiple tipos de neuronas, hay zonas y sectores específicos. Nuestras limitaciones principales son la velocidad de propagación electroquímica , la densidad de almacenamiento dentro de todo es aceptable , aún así ampliable electrónicamente. Muy buenos tus vídeos, aprendo mucho en verdad ! Saludos desde Rosario Argentina

[@JuanJoseCinalli]

Hugo Zucarelli, ing acústico famoso por su invención (1980) llamada Holofonic....este ideo una técnica de cambios de fase en sonido...como realmente es capturada por el oído humano, intentaron recrear algoritmos así manejar esta información espacial 3D sin resultados muy superiores.. El ser humano es 100% analógico...no veo razón (hoy en dia) cambiar estos principios hasta no superarlos y así emplear técnicas digitales. Espero se comprenda la comparativa. Saludos

[@adrianvelez9449]

Muchas gracias por tus vídeos. Te sigo hace poco tiempo y me parece que están muy bien. Me surge una duda respecto a la paralelización que comentabas. ¿Dices que con las redes neuronales recurrentes no se puede paralizar los cálculos por GPU? Pero realmente si se puede, ¿no? Puedes explicar a qué te refieres con eso. Digo que se puede paralelizar por qué los datos con los que óperas son una matriz bidimensional donde por una dimensión son los parámetros del algoritmo y por otro lado el número de ejemplos del batch de entrenamiento. Corrígeme si me equivoco o si se me escapa algo. Gracias.

[@silviabregar4263]

Hola es muy aclaratoria tu explicación. Soy escritora, se podrá usar como corrector de estilo y ortotipográfico?

[@jeisoncgalindo]

una barbaridad, te deja sin palabras

[@elpreciso]

excelentes videos!!!

[@AlexPalmaTV]

Me gustan mucho todos tus videos son muy buenos

[@ninogarcia5243]

Que buen video, ¿cual es la música de fondo?. Gracias por el contenido!

[@agooddaytoplay3114]

Todavia se puede ver la conferencia que diste para samsung?

[@algaida94]

Wow, un video realmente muy interesante, ¡qué mind blower el tema de los senos y cosenos!, la verdad que da que pensar. Gracias por el currazo de los videos!

[@korason3235]

Bro, tu canal ya es genial, no creo que necesites poner bromas entre medio

[@jmlv4351]

Excelentisimo contenido

[@wilfredmedina6401]

Excelente video!

[@santiagogaleanocadavid8237]

Excelente explicación... Gracias Carlos! Ya con ganas de ver los siguientes vídeos de esta serie sobre los transformers 👏🏼👏🏼

[@Darkbotsz5]

De esos robots transformable

[@Martin171199]

Muy bueno como siempre, sigue haciendo estos videos de calidad y muchas gracias.

[@albertrg9166]

Hola, podrías explicar el concepto de los ViT? Eres un grande

[@theellusionist1988]

Maravillosa información !

[@dionislopez4111]

Una explicación de los Trasformer sencillamente Genial. Mil gracias desdes Santiago de Cuba

[@Darkbotsz5]

La guerra por cybertron.

[@fosters.4558]

Cualquiera q sabe de Sonido mira esas ondas y es inevitable relacionarlo con las ondas armónicas que al final se traducen en frecuencia.. bien lo decía Tesla.. todo es frecuencia todo !! U.u

[@luicho10]

Hola, ¿cómo estas? Estoy interesado en empezar a investigar en visual transformer. Soy estudiante de doctorado en ciencia de datos y me gustaría conocer todas las aplicaciones que puedo realizar con visual transformer, especialmente en visual attention. ¿Conocerás algo al respecto?

[@javi4246]

MUY BUEN VIDEO

[@AprendeenRealidad]

¡Exelente video!

[@javiertorcal5053]

He utilizado los Visual Transformers en mi TFM y su performance es mayor a la de las CNNs. Podrías hacer un vídeo sobre ellos por su gran potencial y futuro

[@Darkbotsz5]

Los decepticons y Los Autobots.

[@roddykillmister5920]

Pero si ya existen modelos que respetan orden, por que no usar por ejemplo un takagi sugeno optimizado con enjambre de particulas? o una modificacion a esto, o una mejora o algo que ya se sabe que funciona?

[@Musica-kb3po]

Hola, puedes hablar sobre las "Real Doll"

[@haroldt.c.477]

En determinado momento, con el conocimiento con las que las propias personas alimentan a las inteligencias artificiales, serán estás las que se ocupen de generar y distribuir la tecnología, y según parece esto avanza rápidamente.

[@AstronautaCrypto]

Me dejas loco por querer aprender más!

[@user1200006354654]

Nos hacía mucha falta los videos profe, muchas gracias.

[@calebortiz13]

¿Alguien sabe cómo se llama el vídeo del fragmento cerca del minuto 12 dónde pintan con un cañón?

[@jesusrojas7534]

Si todos los vídeos fueran así, aprendería todo más rápido

[@manuelcobo8879]

Estas hablando de reconocimiento de voz o colores formas etc de cualquier manera todo es frecuencia 😎👍🎼

[@findemor]

Buenísimo

[@nachofloresblanco3208]

Gracias Carlos. Mira que he leído sobre los Transformers pero no conocía este tema del Position Encoding

[@Darkbotsz5]

De los decepticons

[@gilberto_xyz]

Bro, eres la onda!

[@mikilmku1554]

Me encanta, súper bien explicado, muchas gracias por tu vídeo.

[@rurrru]

Excelente video!! Hay alguna librería para poder hacer pruebas? Alguna web explicando ejemplos reales??

[@DanielGutierrez-xj6vz]

muy bien explicado

[@glockenspiel_]

Espectacular video, gracias por hacernos entender lo difícil de una forma tan amena y didáctica. Y las flechas madre mía, vaya flechas hay en este video, la hostia.

[@MILENIOZERO]

Yo quiero hablar con un personaje asi en español y dentro del metaverso o con la realidad mixta. Tiene que ser una pasada!

[@Runciter]

Necesito una parte V de NLP!

[@JaviBt4]

Increíble vídeo! Gracias Dot :)

[@kingkonglibre8275]

Oye al principio te juzgue mal, no entiendo mucho del tecnisismo de tú canal pero me agrada, para mí los más sorprendente de la informática es la conversión, la conversión de pulsos eléctricos en información

[@-Ramsesillo]

Carlos, fascinante como siempre.

[@TechWizardBoctulus]

O sea seria amplitud modulada?

[@abrahamplai7676]

De los vídeos más técnicos y de los más interesantes a nivel teórico, Moltas grasias Dot!