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El artículo de Google de 2017 'Attention Is All You Need' presentó la arquitectura Transformer, la base de todos los modelos de lenguaje de IA modernos, desde GPT y BERT hasta Claude.

¿qué tecnología clave abandonó el Transformer con audacia?

Redes neuronales recurrentes (RNN / LSTM)
Las RNN procesaban el texto palabra por palabra en secuencia: inherentemente lentas e imposibles de paralelizar. El mecanismo de atención procesa todos los tokens de forma simultánea, lo que permite entrenar modelos con cientos de miles de millones de parámetros.
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¿a cuánto bajó la recompensa tras el cuarto halving en 2024?¿Cómo se llama este procesador de IBM?¿Qué modelo lanzó OpenAI en agosto de 2025?¿qué cuota del mercado de chips de entrenamiento de IA tiene NVIDIA aproximadamente?¿Qué modelo lanzó Anthropic en noviembre de 2025 que rompió la marca del 80% en SWE-bench?¿Cómo calcula realmente el GPS la posición de un dispositivo?¿De qué región se trata?¿Cómo llamó Google a esta familia de modelos abiertos lanzada en marzo de 2025?¿Aproximadamente en cuánto podría reducir este chip inspirado en el cerebro el consumo energético de los sistemas de IA?¿Cuál es la razón más importante para hacerlo así?¿Cómo se llama este identificador numérico?¿Cuál es su causa estructural?

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