Descripción: Una red neuronal Transformer es una arquitectura de aprendizaje profundo diseñada para procesar secuencias de datos, especialmente texto, de manera eficiente. Se basa en un mecanismo de auto-atención que permite al modelo identificar qué partes de una secuencia son más relevantes entre sí, sin necesidad de procesarlas en orden.
Historia: La arquitectura Transformer fue presentada por investigadores de Google en 2017 en el artículo “Attention Is All You Need”. Supuso un cambio radical respecto a modelos previos como RNNs (Redes Neuronales Recurrentes) y LSTMs, al eliminar la necesidad de procesar los datos secuencialmente y permitir un entrenamiento más rápido y paralelo. Desde entonces, ha servido de base para modelos avanzados de lenguaje como BERT, GPT, T5, y muchos más.
Usos:
- Modelado de lenguaje natural (NLP)
- Traducción automática de texto
- Generación de texto (chatbots, asistentes virtuales)
- Análisis de sentimientos y clasificación de texto
- Generación de código
- Procesamiento de audio y visión (adaptaciones como Vision Transformers)
Ejemplos:
- GPT-4 (OpenAI): Genera texto coherente, contesta preguntas, escribe ensayos, etc.
- BERT (Google): Utilizado en el motor de búsqueda para entender mejor las consultas.
- T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): Convierte todas las tareas de NLP en tareas de traducción de texto a texto.
- Codex: Genera código a partir de lenguaje natural.
- Vision Transformer (ViT): Adaptación del Transformer para imágenes, usado en clasificación visual.
