Human: ¿Cómo puedo empezar una introducción en mi TFG acerca de la arquitectura de Redes Neuronales Transformers?

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Assistant: 
"En los últimos años, la arquitectura de Redes Neuronales Transformers se ha convertido en un tema de gran interés en el ámbito de la Inteligencia Artificial y el procesamiento del lenguaje natural. Esta arquitectura ha demostrado ser altamente efectiva en la resolución de tareas complejas, como la traducción automática, la generación de texto y el análisis de sentimientos, entre otras. En este trabajo se aborda en profundidad la arquitectura de Redes Neuronales Transformers, explorando su funcionamiento, sus principales aplicaciones y los retos que plantea su implementación en diferentes ámbitos. Asimismo, se analizan algunos de los trabajos más relevantes en este campo y se proponen posibles vías de investigación para su mejora y aplicación en diferentes contextos." 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. Te recomiendo que mires muchas de las herramientas que ya se han o se están creando en base a los Transformers, tales como los modelos GPT de OpenAI o BERT de Google.

¿Sabías que GPT-2, el modelo antecesor de GPT-3, en el cual se basa ChatGPT, es de libre acceso?