Metodología práctica para comprender arquitecturas de modelos de lenguaje

Una guía sobre cómo estudiar y documentar arquitecturas de modelos de lenguaje modernos. El proceso comienza con reportes técnicos oficiales pero aprovecha la disponibilidad de pesos abiertos en plataformas como Hugging Face y la biblioteca Python transformers para inspeccionar directamente archivos de configuración e implementaciones de referencia. El enfoque es principalmente manual, permitiendo a los investigadores trabajar efectivamente con modelos de código abierto, mientras que sistemas propietarios como ChatGPT, Claude y Gemini permanecen inaccesibles. El autor enfatiza que estudiar estas arquitecturas manualmente sigue siendo un ejercicio valioso para comprender cómo funcionan internamente estos sistemas.