O que é Transformer Architecture (Arquitetura Transformer)?
A arquitetura Transformer é um modelo de aprendizado de máquina que revolucionou o campo da inteligência artificial, especialmente no processamento de linguagem natural. Introduzido em 2017 por Vaswani et al., o Transformer se destaca por sua capacidade de lidar com sequências de entrada de comprimento variável sem a necessidade de técnicas de recorrência ou convolução.
Como funciona o Transformer?
O Transformer é composto por uma pilha de camadas de codificador e decodificador. Cada camada é composta por subcamadas de atenção e feed-forward. A atenção é o principal mecanismo do Transformer, permitindo que o modelo se concentre em diferentes partes da sequência de entrada durante o processo de codificação e decodificação. A camada de feed-forward é responsável por transformar as representações intermediárias em uma representação final.
Atenção no Transformer
A atenção é uma parte fundamental do Transformer e é o que permite que o modelo se concentre em diferentes partes da sequência de entrada. A atenção é calculada usando três vetores: consulta, chave e valor. A consulta é usada para calcular a importância de cada elemento da sequência de entrada, enquanto a chave e o valor são usados para representar cada elemento. A atenção é calculada multiplicando a consulta pelas chaves transpostas e aplicando uma função softmax para obter os pesos de atenção.
Camadas de Codificador e Decodificador
O Transformer é composto por uma pilha de camadas de codificador e decodificador. O codificador é responsável por processar a sequência de entrada e gerar uma representação intermediária. Cada camada de codificador possui uma subcamada de atenção seguida por uma subcamada de feed-forward. O decodificador é responsável por gerar a sequência de saída com base na representação intermediária gerada pelo codificador. Cada camada de decodificador também possui uma subcamada de atenção, mas adiciona uma terceira subcamada de atenção que permite que o modelo se concentre nas partes relevantes da sequência de entrada durante a geração da saída.
Autoatendimento e Atendimento Cruzado
No Transformer, existem dois tipos de atenção: autoatendimento e atendimento cruzado. O autoatendimento permite que o modelo se concentre em diferentes partes da sequência de entrada durante o processo de codificação e decodificação. O atendimento cruzado permite que o modelo se concentre nas partes relevantes da sequência de entrada durante a geração da saída. Esses dois tipos de atenção são essenciais para o desempenho do Transformer em tarefas de processamento de linguagem natural.
Pré-processamento e Pós-processamento
Antes de alimentar os dados no Transformer, é necessário realizar um pré-processamento adequado. Isso geralmente envolve a tokenização dos dados de entrada em unidades menores, como palavras ou subpalavras. Além disso, é comum adicionar tokens especiais, como o token de início de sequência e o token de fim de sequência. Após o processamento pelo Transformer, é necessário realizar um pós-processamento para obter a saída final desejada.
Vantagens do Transformer
O Transformer trouxe várias vantagens para o campo do processamento de linguagem natural e da inteligência artificial como um todo. Algumas das principais vantagens incluem:
– Capacidade de lidar com sequências de comprimento variável sem a necessidade de técnicas de recorrência ou convolução.
– Melhor desempenho em tarefas de tradução automática em comparação com modelos anteriores.
– Capacidade de capturar relacionamentos de longo alcance entre as palavras em uma sequência.
Aplicações do Transformer
O Transformer tem sido amplamente utilizado em várias aplicações de processamento de linguagem natural, incluindo:
– Tradução automática
– Geração de texto
– Sumarização de texto
– Resposta a perguntas
– Reconhecimento de entidades nomeadas
Conclusão
Em resumo, o Transformer é uma arquitetura poderosa e inovadora no campo do processamento de linguagem natural e da inteligência artificial. Sua capacidade de lidar com sequências de comprimento variável e capturar relacionamentos de longo alcance entre as palavras o torna uma escolha popular para várias tarefas. Compreender os conceitos e funcionamento do Transformer é essencial para aproveitar ao máximo essa arquitetura revolucionária.
