# Ep. 12: The Annotated Transformer — Leer un Paper con el Código al Lado

Episodio de [Variabilis](https://escuchario.semeescucha.es/podcast/variabilis), de Cápsulas de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

- Publicado: 8 de abril de 2026
- Duración: 27 min
- Temporada 1, episodio 12
- Audio: https://anchor.fm/s/10e3c84e4/podcast/play/118157518/https%3A%2F%2Fd3ctxlq1ktw2nl.cloudfront.net%2Fstaging%2F2026-3-8%2F24f1be44-07a9-0cd1-4b90-701022a737bf.mp3
- Página: https://escuchario.semeescucha.es/podcast/variabilis/episodio/1893659-ep-12-the-annotated-transformer-leer-un-paper-con-el-codigo-al-lado

## Sobre este episodio

En el episodio 11 cubrimos "Attention is All You Need" — el paper que introdujo los Transformers y que está detrás de GPT, BERT, Claude y prácticamente todo el AI moderno. Era denso, matemático, lleno de ecuaciones. Mucha gente lo leyó, asintió solemnemente... y no lo entendió del todo. En 2018, Sasha Rush de Harvard NLP publicó The Annotated Transformer: una reimplementación línea por línea del paper, con cada ecuación acompañada de su código PyTorch correspondiente y comentarios que explican el por qué de cada decisión. Y de repente, todo hizo clic. Este recurso no propone ideas nuevas — su contribución es otra: demostrar que reimplementar un paper es la forma más honesta de entenderlo .

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