Arquitectura Transformer

Sobre

La arquitectura Transformer es un diseño revolucionario de red neuronal que ha impulsado significativamente el campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN). Introducida en 2017, sustituyó a las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) tradicionales al aprovechar mecanismos de autoatención para procesar secuencias de entrada en paralelo. Esto permite a los Transformers capturar eficientemente dependencias de largo alcance y relaciones complejas dentro del texto, lo que los hace altamente eficaces para tareas como la traducción automática, el resumen de textos y la respuesta a preguntas. Los Transformers constan de dos componentes principales: un codificador y un decodificador. El codificador transforma las secuencias de entrada en representaciones vectoriales, mientras que el decodificador genera secuencias de salida basadas en estas representaciones. El mecanismo de autoatención es fundamental en este proceso, ya que permite que el modelo se centre en las partes relevantes de la entrada al generar la salida. Esta arquitectura ha impulsado el desarrollo de modelos potentes como BERT y GPT, revolucionando las capacidades de modelado y procesamiento del lenguaje.