Este documento proporciona información sobre los avances recientes y el potencial futuro de las técnicas de aprendizaje profundo para el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Destaca la importancia de la capacitación previa no supervisada a gran escala, como GPT-3, para mejorar los modelos NLP. En el artículo también se examinan los problemas que se plantean para perfeccionar estos modelos en tareas específicas, incluidos datos de capacitación limitados y la necesidad de contar con métricas de evaluación más sólidas.
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