Cómo entrenar modelos de texto a imagen: las claves que revelan los experimentos de ablación
Un análisis detallado de experimentos de ablación en modelos de texto a imagen desvela que la calidad de los datos y la arquitectura del tokenizador son más determinantes que el tamaño del modelo. Estos hallazgos cuestionan la obsesión por escalar parámetros y ofrecen una hoja de ruta práctica para desarrolladores.
