Definición breve
La arquitectura Transformer es un tipo de modelo de red neuronal diseñado para procesar secuencias de datos utilizando mecanismos de atención en lugar de recurrencia o convoluciones.
Explicación del concepto
Introducida en el artículo “Attention Is All You Need” (2017), la arquitectura Transformer revolucionó el procesamiento del lenguaje natural.
En lugar de procesar tokens de forma secuencial como las RNN, los Transformers procesan todos los elementos de la secuencia simultáneamente utilizando mecanismos de atención.
Esto permite capturar dependencias entre palabras o tokens incluso cuando están muy separadas en una secuencia.
Cómo funciona
Un Transformer está compuesto principalmente por:
- Embedding de tokens
- Codificación posicional
- Capas de atención
- Redes feed-forward
- Normalización y conexiones residuales
Estas capas se repiten múltiples veces para construir modelos profundos.
Por qué es importante
Los Transformers son la base de muchos modelos modernos, incluyendo:
- GPT
- BERT
- T5
- LLaMA
Ejemplo conceptual
En una frase como:
«El gato que estaba durmiendo en el sofá se despertó.»
El modelo puede identificar que “gato” está relacionado con “se despertó”, incluso con varias palabras entre ellos.
Ejemplo en PyTorch
import torch.nn as nntransformer_layer = nn.TransformerEncoderLayer( d_model=512, nhead=8)Conceptos relacionados
- Self-Attention
- Multi-Head Attention
- Positional Encoding
- Language Models
Resumen
La arquitectura Transformer permite modelar relaciones complejas en secuencias de datos y es la base de los modelos de lenguaje modernos.
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