En este capítulo entenderemos cómo entrenar y evaluar un modelo GPT paso a paso en PyTorch.
Veremos la función de pérdida (cross-entropy), el bucle de entrenamiento, y las estrategias de generación de texto más creativo (temperatura y top-k).
Ideal si estás construyendo tu propio modelo de lenguaje o quieres desentrañar cómo funciona la predicción del siguiente token en arquitecturas Transformer.
👉 Sigue leyendo para ver el código comentado, buenas prácticas y trucos que marcan la diferencia en producción.