¿Qué son los Transformers?
Los transformadores son un tipo de arquitectura de red neuronal llamada así por su capacidad de "transformar" el modo en que la inteligencia artificial (IA) procesa secuencias de datos, especialmente texto.
Presentado por investigadores de Google en su documento de 2017, Atención es todo lo que necesitasTransformers mejoró significativamente las tareas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) utilizando un mecanismo denominado Autoatención (Golroudbari).
¿Por qué el nombre "Transformer"?
- Transformers se han ganado su nombre porque cambian la forma en que la IA entiende las secuencias de texto.
- Los modelos tradicionales de IA trataban el texto secuencialmente (palabra por palabra), lo que provocaba un procesamiento más lento y menos preciso.
- Los transformadores, en cambio, analizan todo el texto simultáneamente, identificando las relaciones entre las palabras independientemente de su posición.
Innovación clave: Mecanismo de autoatención
La autoatención permite a la IA identificar y priorizar las palabras más importantes dentro de una frase, independientemente de su posición (Golroudbari).
Ejemplo:
Sentencia: "El gato se sentó en la alfombra".
El modelo entiende que "gato" y "alfombrilla" están estrechamente relacionados, aunque estén separados por otras palabras. Esta capacidad hace que la comprensión del contexto y las relaciones sea más precisa y eficaz.
Crédito: https://github.com/jessevig/bertviz
Cómo funcionan los transformadores
Los transformadores funcionan en varias etapas:
- Incrustación de entrada: Las palabras se convierten en representaciones numéricas.
- Autoatención: Identifica y prioriza palabras relevantes simultáneamente.
- Capas de alimentación: Procesa y refina esta información.
- Generación de resultados: Produce resultados significativos (como respuestas o traducciones).
¿Por qué son importantes los transformadores?
- Velocidad: Procesan todas las palabras a la vez en lugar de secuencialmente.
- Eficacia: Reduce el tiempo de cálculo y la complejidad.
- Precisión: Mejora la comprensión al captar mejor el contexto y las relaciones entre palabras.
Aplicaciones reales
- Chatbots (por ejemplo, ChatGPT)
- Herramientas de traducción
- Herramientas de generación de contenidos de IA
Resumen
Los transformadores cambian fundamentalmente la forma en que la IA entiende y procesa el lenguaje mediante el uso de la autoatención para capturar de manera eficiente las relaciones entre las palabras, haciendo que la IA sea más rápida y precisa en tareas como la traducción, la creación de contenidos y los chatbots.
Obras citadas
Golroudbari, Arman Asgharpoor. "Comprender la autoatención: una guía paso a paso". armanasq.github.io, armanasq.github.io/nlp/self-attention/. Consultado el 17 de marzo de 2025.
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