Atención en modelos como el Transformer funciona mediante un mecanismo sofisticado que permite al modelo enfocarse en diferentes partes de la entrada de manera dinámica y adaptativa. Este mecanismo es conocido como atención o “attention mechanism”. El artículo seminal “Attention is All You Need” de Vaswani et al. (2017) introduce el concepto y explica su funcionamiento en detalle.
En un modelo Transformer, la atención es empleada en dos partes fundamentales: la codificación (encoder) y la decodificación (decoder). Cada capa de estas dos estructuras consiste en un mecanismo de Multi-Head Self-Attention y capas de red neuronal completamente conectadas.
El “self-attention” o autoatención es el corazón del Transformer. Este mecanismo permite que el modelo asocie cada palabra en una oración con otras palabras de la misma oración, proporcionando un contexto rico para cada palabra. El proceso se describe en los siguientes pasos:
1. Cálculo de las matrices de consulta, clave y valor (Query, Key, Value): El primer paso en el “self-attention” involucra la creación de estas tres matrices a partir de los vectores de entrada. Cada palabra en la secuencia de entrada se multiplica por tres matrices de peso diferentes para generar las matrices Q (consulta), K (clave) y V (valor).
1. Calculo de los puntajes de atención: Para determinar cuánto debería enfocarse en una palabra particular, el modelo calcula un puntaje de atención. Este puntaje se obtiene al multiplicar la matriz de consultas (Q) con la matriz de claves (K) y luego se normaliza usando una función softmax para obtener la distribución de atención.
1. Multiplicación de los puntajes por la matriz de valores para obtener las representaciones: Los puntajes de atención se usan para ponderar las matrices de valores (V). Esto significa que cada palabra será representada como una combinación ponderada de todas las palabras en la secuencia, donde los pesos son los puntajes de atención.
1. Ensambla la atención completa con cabezas múltiples (Multi-Head Attention): Para captar diferentes tipos de relaciones contextuales entre las palabras, el modelo utiliza varias cabezas de atención. Cada cabeza realiza el proceso de autoatención desde diferentes perspectivas y luego sus resultados se concatenan y se transforman para producir la salida final.
Algunos ejemplos de aplicaciones exitosas de Transformers incluyen modelos de lenguaje como BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) y GPT (Generative Pre-trained Transformer). BERT aplica Transformers para tareas de comprensión de lenguaje, donde prestar atención a diferentes partes del texto permite entender contextos más amplios y intrincados. GPT, por otro lado, emplea la arquitectura Transformer en generación de texto, demostrando cómo la atención puede generar texto coherente y contextualmente apropiado a partir de una entrada dada.
Las fuentes utilizadas para esta respuesta incluyen:
1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Advances in neural information processing systems (pp. 5998-6008).
2. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.
3. Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners.
Estos estudios abordan en profundidad el mecanismo de atención y sus múltiples aplicaciones en el procesamiento del lenguaje natural (PLN).
