Los Transformers son un tipo de modelo de inteligencia artificial, particularmente eficaces en tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés). Fueron presentados en el artículo “Attention is All You Need” por Vaswani et al., en 2017 (source: Vaswani et al., 2017). A continuación, explicaré en detalle cómo funcionan la codificación y la decodificación en los Transformers, utilizando ejemplos y referencias a fuentes confiables.
La codificación en un Transformer implica múltiples capas de codificadores, cada uno de los cuales consiste en dos subcapas principales: una capa de self-attention (auto-atención) y una capa feed-forward (de avance directo).
1. Embedding Posicional: Antes de ingresar a las capas del codificador, las palabras de la secuencia de entrada se transforman en vectores de una dimensión fija mediante un proceso llamado “embedding”. Además, se adicionan embeddings posicionales para que el modelo pueda distinguir el orden de las palabras en la secuencia.
2. Capa de Self-Attention (Auto-atención): Esta capa calcula un conjunto de pesos de atención que determinan cuánta atención debe prestar cada palabra en la secuencia a las otras palabras. Los pesos de atención se usan para generar una representación ponderada de las palabras en el contexto de la secuencia.
– Ejemplo: Si se introduce la oración “La casa es bonita”, la capa de auto-atención puede darse cuenta de que la palabra “bonita” debe estar fuertemente relacionada con “casa”, y menos con “es”.3. Capa Feed-Forward: Esta subcapa es una red neuronal completamente conectada que procesa cada posición de manera independiente, utilizando los resultados de la capa de auto-atención.
4. Normalización y Residual Connections: Cada subcapa tiene una normalización de capas y conexiones residuales que ayudan a estabilizar las gradientes durante el entrenamiento.
La decodificación también implica múltiples capas de decodificadores, similares a las capas de codificación, pero con algunas diferencias. Cada decodificador también tiene dos subcapas principales y una capa adicional donde se realiza la atención cruzada (cross-attention) con las salidas del codificador.
1. Embedding Posicional del Decodificador: Similar al codificador, la secuencia de entrada al decodificador también recibe embeddings posicionales.
2. Capa de Self-Attention del Decodificador: Esta capa funciona de manera similar a la del codificador, pero solo presta atención a las palabras ya generadas en la secuencia de salida.
– Ejemplo: Si el Transformer está generando una traducción y ha producido las palabras “The house is”, esta capa ayuda a determinar la siguiente palabra probable basándose en el contexto de lo generado hasta ahora.3. Capa de Atención Cruzada: Esta nueva subcapa realiza la atención sobre las salidas del codificador, permitiendo al decodificador extraer información contextual relevante de la secuencia de entrada.
4. Capa Feed-Forward: Similar al codificador, esta subcapa procesa la información de cada palabra de manera independiente.
5. Normalización y Residual Connections: También se aplican aquí, asegurando la estabilidad y la correspondencia directa en los gradientes.
Los Transformers han sido ampliamente aplicados en muchas tareas de NLP, como traducción automática, generación de texto, resumen automático y más. Por ejemplo, los modelos como BERT (Devlin et al., 2019) y GPT-3 (Brown et al., 2020) se basan en la arquitectura Transformer y han demostrado un rendimiento superior en diversas tareas de lenguaje.
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.
2. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL-HLT.
3. Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv preprint, arXiv:2005.14165.
Estas fuentes proporcionan una base sólida para comprender los componentes y el funcionamiento detallado de los Transformers en el contexto del procesamiento del lenguaje natural.
