Entenda o Que São Redes Neurais Transformers

Índice

1. Introdução
2. O que são Transformers
3. Arquitetura dos Transformers
4. Motivação para o desenvolvimento dos Transformers
5. Componentes dos Transformers
   • 5.1 Codificação Posicional
   • 5.2 Atenção Multi-Head
   • 5.3 Encoder e Decoder
   • 5.4 Autoatenção Mascara
   • 5.5 Codificação do Decodificador
6. Treinamento e Predição
7. Diferenças entre Transformers e Modelos Recorrentes
8. Complexidade dos Transformers
9. Conexão com Redes Neurais de Passagem de Mensagens
10. Aplicações e Pesquisas Futuras
11. Conclusão

🤖 Transformers: Uma Visão Geral da Arquitetura e Aplicações

Os Transformers são modelos de aprendizado de máquina projetados para processar sequências de maneira eficiente. Eles foram introduzidos no paper "A atenção é tudo o que você precisa" em 2017 e desde então ganharam uma ampla aplicação. Embora tenham sido inicialmente desenvolvidos para tarefas de processamento de linguagem natural, como tradução de idiomas e geração de texto, os Transformers também podem ser aplicados a outros tipos de dados, como imagens.

1. Introdução

Os Transformers revolucionaram o campo de processamento de sequências devido à sua capacidade de lidar com dependências de longo alcance e à sua eficiência computacional. Eles são particularmente úteis quando é necessário levar em consideração o contexto completo da sequência, como na tradução de idiomas.

2. O que são Transformers

Os Transformers são modelos de aprendizado de máquina que utilizam um mecanismo chamado "atenção" para processar sequências. A atenção permite que cada elemento da sequência considere diferentemente as representações de todos os outros elementos, capturando assim as relações de dependência em larga escala.

3. Arquitetura dos Transformers

A arquitetura dos Transformers consiste em uma pilha de camadas chamadas de codificadores e decodificadores. Os codificadores são responsáveis por processar a sequência de entrada, enquanto os decodificadores geram a sequência de saída. Cada camada de codificador e decodificador contém um subconjunto de blocos de atenção e redes alimentadas para aprimorar o processamento dos dados.

4. Motivação para o desenvolvimento dos Transformers

Os Transformers foram desenvolvidos para superar as limitações dos modelos recorrentes convencionais, que têm dificuldade em lidar com dependências de longo alcance e paralelização eficiente de computação. Os Transformers apresentam uma solução elegante para esses problemas, mantendo a capacidade de modelar sequências de maneira efetiva.

5. Componentes dos Transformers

5.1 Codificação Posicional

Uma característica fundamental dos Transformers é a codificação posicional, que atribui a cada elemento da sequência um vetor posicional único. Esses vetores representam a ordem da sequência e são somados às representações de entrada.

5.2 Atenção Multi-Head

A atenção multi-head é um dos componentes-chave dos Transformers. Ela permite que cada elemento da sequência atue como um "query" que pondera a importância dos elementos "key" e suas respectivas "values". A atenção multi-head é calculada através de uma combinação linear dos "queries", "keys" e "values", seguida de uma normalização.

5.3 Encoder e Decoder

Os codificadores e decodificadores são pilhas de camadas de atenção multi-head seguidas por camadas de redes alimentadas. Os codificadores processam a sequência de entrada, enquanto os decodificadores geram a sequência de saída com base na saída do codificador e nas informações de atenção.

5.4 Autoatenção Mascara

Durante o treinamento dos Transformers, é necessário utilizar uma máscara de autonomeação para garantir que a predição dos tokens dependa apenas dos tokens anteriores. Isso é importante para que o modelo seja autoregressivo e respeite as dependências temporais da sequência de saída.

5.5 Codificação do Decodificador

A fim de permitir que o decodificador atenda também à sequência de entrada, é utilizado um bloco adicional de atenção conhecido como atenção codificador-decodificador. Isso permite que o modelo capture as relações entre os elementos da sequência de entrada e da sequência de saída.

6. Treinamento e Predição

Para treinar os Transformers, é utilizado o método de máxima verossimilhança, no qual o modelo é ajustado para maximizar a probabilidade de predizer corretamente o próximo token em uma sequência. Durante a predição, o modelo é autoregressivo, ou seja, gera um token de cada vez com base nos tokens gerados anteriormente.

7. Diferenças entre Transformers e Modelos Recorrentes

Uma das principais diferenças entre os Transformers e os modelos recorrentes é a maneira como eles processam as sequências. Enquanto os modelos recorrentes operam sequencialmente, processando um token de cada vez, os Transformers podem processar todos os tokens em paralelo, resultando em uma maior eficiência computacional.

8. Complexidade dos Transformers

A complexidade dos Transformers depende do comprimento da sequência (n) e da dimensionalidade da representação (d). Enquanto os modelos recorrentes têm uma complexidade de O(nd²), os Transformers têm uma complexidade de O(n²d). Isso significa que os Transformers podem ser mais eficientes em sequências curtas, mas podem se tornar exponencialmente caros em sequências longas.

9. Conexão com Redes Neurais de Passagem de Mensagens

Os Transformers podem ser vistos como uma extensão das Redes Neurais de Passagem de Mensagens (GNNs), onde as sequências são tratadas como grafos totalmente conectados. Essa conexão permite que todos os elementos da sequência se comuniquem preferencialmente durante a passagem de mensagens, resultando em uma melhor modelagem das relações de dependência.

10. Aplicações e Pesquisas Futuras

Os Transformers têm sido amplamente aplicados em várias tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo tradução automática, geração de texto e análise de sentimento. Além disso, estão sendo realizadas pesquisas para tornar os Transformers mais eficientes e explorar suas aplicações em outras áreas, como visão computacional e processamento de áudio.

11. Conclusão

Os Transformers são uma abordagem inovadora para processamento de sequências que oferece várias vantagens em relação aos modelos recorrentes convencionais. Eles são capazes de modelar dependências de longo alcance de maneira eficiente e podem ser aplicados a uma ampla gama de problemas. Com sua flexibilidade e desempenho impressionante, os Transformers têm o potencial de impulsionar avanços significativos em várias áreas da ciência de dados e inteligência artificial.