Modelos de Transformadores e BERT: Uma Visão Geral

Índice

1. Introdução às redes neurais gerativas
2. Os modelos de transformadores
3. Modelo BERT
4. Evolução do modelo de linguagem
5. A importância dos mecanismos de atenção
6. Arquitetura do modelo de transformadores
7. Detalhes sobre o codificador
8. Detalhes sobre o decodificador
9. Processo de autoatenção
10. Processo de alimentação direta
11. Variações dos modelos de transformadores

Redes Neurais Generativas: Explorando os Modelos de Transformadores e o Modelo BERT

Neste artigo, vamos explorar os avanços recentes em inteligência artificial generativa e nos concentrar nos modelos de transformadores e no modelo BERT. É importante entender os conceitos subjacentes que tornam possível a magia do IA gerativo. Nos últimos anos, houve um grande progresso na modelagem de linguagem, desde o uso de redes neurais para representar texto até a introdução dos mecanismos de atenção e, finalmente, dos modelos de transformadores.

1. Introdução às redes neurais gerativas

As redes neurais gerativas são uma classe de modelos de inteligência artificial que têm a capacidade de gerar novos exemplos baseados em dados de treinamento existentes. Elas são amplamente usadas em tarefas como geração automática de texto, tradução automática, criação de música e muito mais. Um exemplo notável de redes neurais gerativas são os modelos de linguagem.

2. Os modelos de transformadores

Os modelos de transformadores são uma arquitetura específica de redes neurais que se mostraram extremamente eficazes em várias tarefas de processamento de linguagem natural. Eles foram introduzidos em 2017 em um artigo chamado "Atenção como tudo que você precisa". Antes dos transformadores, os modelos de representação de palavras eram baseados em vetores que não levavam em conta o contexto. Os mecanismos de atenção, implementados nos transformadores, resolveram esse problema.

3. Modelo BERT

BERT, ou Bidirectional Encoder Representations from Transformers, é um dos modelos de transformadores treinados mais conhecidos. Foi desenvolvido pelo Google em 2018 e desde então tem sido amplamente utilizado em várias aplicações, como busca na web, classificação de sentenças e muito mais. O modelo BERT é poderoso, pois pode lidar com contexto de entrada longo e foi treinado em um corpus massivo de documentos, incluindo a Wikipedia.

4. Evolução do modelo de linguagem

Ao longo dos anos, houve avanços significativos na modelagem de linguagem. Em 2013, os modelos baseados em vetores de palavras, como o Word2vec e N-grams, eram populares. Em 2014, os modelos de sequência a sequência, como RNNs e LSTMs, melhoraram o desempenho de tarefas de processamento de linguagem natural, como tradução e classificação de texto. Em 2015, os mecanismos de atenção trouxeram grandes avanços, culminando nos modelos de transformadores e no modelo BERT.

5. A importância dos mecanismos de atenção

Os mecanismos de atenção desempenham um papel fundamental nos modelos de transformadores e no modelo BERT. Eles permitem que o modelo se concentre nas partes relevantes de um texto, melhorando a representação das palavras em um contexto específico. Antes desses mecanismos, vetores de palavras eram usados para representar tudo igualmente, o que levava a uma perda de contexto e significado.

6. Arquitetura do modelo de transformadores

Os modelos de transformadores consistem em um codificador e um decodificador. O codificador recebe uma sequência de entrada e a codifica em um espaço latente. O decodificador, por sua vez, gera a representação relevante para a tarefa em Questão. A arquitetura do modelo de transformadores é composta por várias camadas de codificadores e decodificadores, cada um com mecanismos de autoatenção e alimentação direta.

7. Detalhes sobre o codificador

O codificador dos modelos de transformadores é composto por uma pilha de codificadores que possuem a mesma estrutura, mas pesos diferentes. Cada codificador é subdividido em duas camadas: autoatenção e alimentação direta. A camada de autoatenção permite que o modelo analise partes relevantes das palavras ao codificar uma palavra central na sentença de entrada. A camada de alimentação direta é uma rede neural comum que é aplicada independentemente a cada posição.

8. Detalhes sobre o decodificador

O decodificador também possui uma estrutura semelhante ao codificador, mas possui uma camada adicional chamada camada de atenção codificador-decodificador. Essa camada permite que o decodificador se concentre em partes relevantes da sentença de entrada. Após a incorporação das palavras da sequência de entrada, cada vetor de incorporação passa pelas duas camadas do codificador. A palavra em cada posição passa por um processo de autoatenção e, em seguida, pelo feedforward. O feedforward não tem dependências, permitindo que diferentes caminhos sejam executados em paralelo.

9. Processo de autoatenção

No processo de autoatenção, as palavras da sequência de entrada são quebradas em vetores de consulta, chave e valor. Esses vetores são calculados com pesos que o modelo de transformadores aprende durante o treinamento. O objetivo é manter os valores das palavras relevantes e descartar as palavras irrelevantes, multiplicando-as por números pequenos, como 0,001. Em seguida, os vetores de valor ponderados são somados, produzindo a saída da camada de autoatenção.

10. Processo de alimentação direta

A camada de alimentação direta é uma rede neural comum que é aplicada independentemente a cada posição da sequência de entrada. Ela ajuda a criar uma representação mais complexa das palavras, permitindo que o modelo capture relacionamentos não lineares. O processo ocorre em paralelo, uma vez que não há dependências entre os diferentes vetores de incorporação.

11. Variações dos modelos de transformadores

Existem várias variações dos modelos de transformadores, como aqueles que usam apenas o componente codificador, aqueles que usam apenas o componente decodificador e aqueles que usam ambos os componentes. O modelo BERT é uma implementação popular do componente codificador. Ele foi treinado em duas variações: Bert Base, que possui 12 camadas de transformadores, e Bert Large, que possui 24 camadas. Essas variações tornam o modelo mais poderoso e capaz de lidar com tarefas mais complexas.

Destaques

• Redes neurais gerativas são usadas para gerar novos exemplos com base em dados de treinamento existentes.
• Os modelos de transformadores são uma arquitetura eficaz para o processamento de linguagem natural.
• O modelo BERT é uma implementação popular dos modelos de transformadores.
• A evolução dos modelos de linguagem incluiu o uso de redes neurais, mecanismos de atenção e modelos de transformadores.
• Os mecanismos de atenção desempenham um papel crucial na representação contextual das palavras.
• Os modelos de transformadores são compostos por codificadores e decodificadores.
• Os codificadores têm camadas de autoatenção e alimentação direta.
• Os decodificadores têm camadas adicionais de atenção codificador-decodificador.
• O processo de autoatenção permite que o modelo se concentre nas partes relevantes das palavras.
• O processo de alimentação direta cria representações mais complexas das palavras.
• Existem diferentes variações dos modelos de transformadores, incluindo o modelo BERT.

FAQ

Q: Quais são as principais aplicações dos modelos de transformadores? R: Os modelos de transformadores são amplamente utilizados em tarefas de processamento de linguagem natural, como tradução automática, classificação de texto e respostas a perguntas.

Q: O modelo BERT treina apenas o codificador ou o decodificador? R: O modelo BERT treina apenas o componente codificador dos modelos de transformadores.

Q: Qual a diferença entre o modelo BERT Base e o Bert Large? R: O modelo BERT Base tem 12 camadas de transformadores, enquanto o modelo BERT Large tem 24 camadas. O Bert Large é mais poderoso e capaz de lidar com tarefas mais complexas.

Recursos:

• The Illustrated Transformer
• Attention Is All You Need
• BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding