https://www.solosoft.dev/es/tags/transformer/Recent content in Transformer on SoloSoftHugoes-esFri, 01 May 2026 00:00:00 +0000https://www.solosoft.dev/es/post/flash-linear-attention-2026/Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000https://www.solosoft.dev/es/post/flash-linear-attention-2026/<p>La arquitectura transformer ha sido el modelo dominante para el procesamiento de secuencias desde su introduccion, pero tiene una limitacion fundamental: el mecanismo de autoatencion escala con complejidad O(n^2) con respecto a la longitud de la secuencia. Para los contextos largos cada vez mas demandados por las aplicaciones modernas de IA (128K tokens, 1M tokens y mas alla), este cuello de botella cuadratico se vuelve prohibitivo. <strong>Flash Linear Attention</strong> proporciona una salida practica de esta limitacion.</p> <p>El repositorio fla-org/flash-linear-attention reune investigacion de vanguardia sobre mecanismos de atencion lineal en una libreria cohesiva y optimizada. Proporciona implementaciones aceleradas por CUDA de multiples variantes de atencion lineal que reducen la complejidad de O(n^2) a O(n), permitiendo a los modelos transformer procesar secuencias ordenes de magnitud mas largas de lo que seria posible con atencion estandar.</p>https://www.solosoft.dev/es/post/llm-c-training-2026/Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000https://www.solosoft.dev/es/post/llm-c-training-2026/<p>La mayoria de los desarrolladores e investigadores que trabajan con modelos de lenguaje grandes interactuan con ellos a traves de frameworks de alto nivel como PyTorch o Hugging Face Transformers. Estos frameworks ocultan una inmensa complejidad detras de APIs elegantes, pero tambien oscurecen la mecanica fundamental de como estos modelos realmente aprenden. <strong>llm.c</strong> rasga esa abstraccion, proporcionando una implementacion completa y funcional del entrenamiento de GPT-2 en C puro.</p> <p>Creado por Andrej Karpathy (anteriormente Director de IA en Tesla, cofundador de OpenAI), llm.c es ante todo un proyecto educativo. Implementa el paso hacia adelante completo, el paso hacia atras y el bucle de entrenamiento para un modelo de lenguaje transformer usando nada mas que bibliotecas estandar de C, sin una sola dependencia de PyTorch, TensorFlow ni ningun framework de aprendizaje automatico.</p>