Transformers: Era da Atenção

Em 2017, pesquisadores introduziram o modelo Transformer no artigo "Attention is All You Need", revolucionando o processamento de linguagem natural (PNL). Modelos anteriores, como RNNs e LSTMs, processavam palavras sequencialmente, limitando sua capacidade de lidar com frases longas, retardando o treinamento e dificultando o processamento paralelo. O Transformer resolveu esses problemas usando autoatenção, permitindo que o modelo se concentrasse em palavras importantes, independentemente de sua posição em uma frase. Isso tornou o Transformer mais rápido e escalável, especialmente ao alavancar a paralelização. Ele eliminou a necessidade de processamento sequencial de palavras e melhorou a compreensão de relacionamentos complexos entre palavras. A arquitetura codificador-decodificador do modelo processa eficientemente sequências de entrada em saídas, como traduções. Principais recursos, como atenção multidirecionada, permitem que o modelo capture diferentes aspectos do significado de uma frase simultaneamente. O decodificador gera traduções passo a passo, focando apenas nas palavras anteriores, garantindo precisão. Esta arquitetura se tornou a base para muitos modelos de última geração como BERT e GPT, melhorando amplamente o desempenho em várias tarefas de PNL.