En el vasto universo de la inteligencia artificial, pocas ideas son tan contraintuitivas como esta: a veces, para que una red neuronal funcione mejor, hay que hacerla más pequeña. No al principio, sino después de que haya aprendido. Es decir, enseñar mucho para luego olvidar casi todo. Esa práctica, conocida como poda de redes neuronales, ha adquirido un papel crucial en la evolución de los modelos de lenguaje y visión. Su objetivo no es reducir por reducir, sino preservar lo esencial y desechar lo redundante, como quien talla una estatua a partir de un bloque excesivo de mármol computacional.
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