Transformadores em Inteligência Artificial
Os transformadores são uma arquitetura de rede neural que revolucionou o campo da inteligência artificial, especialmente no processamento de linguagem natural (PLN). Introduzidos no artigo “Attention is All You Need” em 2017, os transformadores utilizam um mecanismo de atenção que permite que o modelo foque em diferentes partes da entrada de dados, melhorando a eficiência e a precisão na compreensão do contexto.
Mecanismo de Atenção
O mecanismo de atenção é o coração dos transformadores. Ele permite que o modelo atribua pesos diferentes a diferentes palavras ou tokens em uma sequência, dependendo de sua relevância para a tarefa em questão. Isso é particularmente útil em tarefas como tradução automática, onde o significado de uma palavra pode depender fortemente de outras palavras ao seu redor.
Arquitetura dos Transformadores
A arquitetura dos transformadores é composta por camadas de codificadores e decodificadores. Os codificadores processam a entrada e geram uma representação interna, enquanto os decodificadores utilizam essa representação para produzir a saída. Cada camada é composta por subcamadas de atenção e feed-forward, que trabalham em conjunto para refinar as informações.
Vantagens dos Transformadores
Uma das principais vantagens dos transformadores é sua capacidade de paralelização. Ao contrário das redes neurais recorrentes (RNNs), que processam sequências de forma sequencial, os transformadores podem processar todas as palavras de uma vez, o que acelera o treinamento e a inferência. Além disso, eles são menos suscetíveis a problemas de desvanecimento de gradiente, comuns em RNNs.
Aplicações dos Transformadores
Os transformadores têm sido aplicados em diversas áreas, incluindo tradução automática, geração de texto, resumo automático e até mesmo em tarefas de visão computacional. Modelos como BERT, GPT-3 e T5 são exemplos de transformadores que têm alcançado resultados impressionantes em benchmarks de PLN.