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arXiv Computer Science AIMeta-memorización y leyes de escalado de memorización en transformadores
Investigaciones sobre transformadores indican que modelos más grandes pueden memorizar más datos y hacerlo más rápido. Se demuestra un efecto de meta-memorización que permite a los modelos aprender a memorizar secuencias nuevas más rápidamente. Esto sugiere que el preentrenamiento confiere mecanismos reutilizables para un almacenamiento y recuperación de memorias eficientes.
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