Para comenzar una introducción sobre la arquitectura de Redes Neuronales Transformers, primero se debe comprender el concepto de redes neuronales profundas y cómo se relaciona con el aprendizaje automático. Después, también se debe explicar qué es una red neuronal profunda del tipo Transformer y cómo funciona. A partir de esto, se deben profundizar los conceptos detrás del modelo Transformer, como las capas, los módulos de atención y los procesos de preprocesamiento y postprocesamiento. Finalmente, se deben explorar algunos ejemplos de aplicaciones prácticas de la arquitectura Transformer, como el modelo GPT-3.
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