La atención en modelos como Transformer funciona mediante un mecanismo que permite al modelo enfocarse en diferentes partes de la secuencia de entrada cuando genera una salida. Este mecanismo es clave para mejorar la capacidad del modelo de capturar dependencias a largo plazo y contextos importantes en la secuencia de datos. El Transformer, introducido por Vaswani et al. en el artículo “Attention is All You Need” (2017), se basa en esta idea fundamental para su arquitectura.
En detalle, la atención en Transformers se implementa a través del “mecanismo de auto-atención” (self-attention). Aquí hay una explicación paso a paso de cómo funciona:
1. Entradas (Embeddings): Primero, las palabras en la secuencia de entrada se convierten en vectores de alta dimensionalidad llamados embeddings. Estos embeddings capturan características sintácticas y semánticas de las palabras.
2. Cálculo de Consultas, Llaves y Valores: Cada embedding se proyecta en tres conjuntos distintos de vectores: consultas (queries), llaves (keys) y valores (values) mediante matrices de peso aprendidas (\(W_Q\), \(W_K\), \(W_V\)). Este paso permite que cada palabra tenga una representación específica para cada uno de estos tres componentes.
3. Puntuaciones de Atención: Luego, se calculan las puntuaciones de atención entre todas las palabras de la secuencia. Esto se hace tomando el producto punto entre el vector de consulta de una palabra y los vectores de llave de todas las palabras. Las puntuaciones se normalizan usando una función softmax para obtener pesos de atención que suman 1.
\[ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \] Donde \(Q\) es la matriz de consultas, \(K\) la matriz de llaves, \(V\) la matriz de valores, y \(d_k\) es la dimensión de las llaves.4. Aplicación de los Pesos de Atención: Los pesos de atención resultantes se aplican a los vectores de valores. Esto combina información de diferentes palabras según la importancia que tienen unas respecto a otras en el contexto dado. El resultado es una representación ponderada de la secuencia de entrada que incorpora información contextual.
5. Multi-Head Attention: Para captar diferentes aspectos de la similitud entre palabras, se utilizan múltiples cabezas de atención. Cada cabeza opera en subespacios distintos de la representación original de las palabras. Las salidas de todas las cabezas se concatenan y se transforman mediante una matriz adicional.
\[ \text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1, \text{head}_2, \ldots, \text{head}_h)W_O \] Donde cada \(\text{head}_i = \text{Attention}(QW_{Q_i}, KW_{K_i}, VW_{V_i})\) y \(W_O\) es una matriz de peso para combinar las salidas.6. Feed-Forward Network y Residual Connections: Las salidas del mecanismo de atención pasan luego por una red neuronal de avance (feed-forward) y se incorporan conexiones residuales y normalización de capas para estabilizar y mejorar el aprendizaje.
Algunas aplicaciones exitosas del modelo Transformer incluyen los modelos de lenguaje BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) y GPT (Generative Pre-training Transformer), ambos utilizados para tareas de procesamiento de lenguaje natural como traducción automática, análisis de sentimientos y generación de texto.
Fuentes:
1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 5998-6008.
2. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
3. Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Blog.
Estos recursos brindan una base sólida para entender cómo la atención en Transformers ha revolucionado el campo del procesamiento de lenguaje natural.
