Transformers: La era de la atención

En 2017, los investigadores presentaron el modelo Transformer en el documento "Attention is All You Need", que revolucionó el procesamiento del lenguaje natural (PNL). Los modelos anteriores como las RNN y las LSTM procesaban las palabras de forma secuencial, lo que limitaba su capacidad para manejar frases largas, ralentizaba el entrenamiento y obstaculizaba el procesamiento en paralelo. El Transformer resolvió estos problemas mediante el uso de la autoatención, lo que permite que el modelo se centre en palabras importantes independientemente de su posición en una frase. Esto hizo que el Transformer fuera más rápido y escalable, especialmente al aprovechar la paralelización. Eliminó la necesidad del procesamiento secuencial de palabras y mejoró la comprensión de relaciones complejas entre palabras. La arquitectura del codificador-decodificador del modelo procesa eficientemente secuencias de entrada en salidas como traducciones. Características clave como la atención de varios encabezados permiten que el modelo capture diferentes aspectos del significado en una oración simultáneamente. El decodificador genera traducciones paso a paso centrándose solo en las palabras anteriores, asegurando la precisión. Esta arquitectura se ha convertido en la base de muchos modelos de vanguardia como BERT y GPT, mejorando enormemente el rendimiento en varias tareas de PNL.