Descripción: El transformador es un tipo de arquitectura de red neuronal que ha revolucionado el procesamiento de datos secuenciales, especialmente en el ámbito del lenguaje natural. A diferencia de las arquitecturas anteriores, como las redes neuronales recurrentes (RNN), el transformador utiliza un mecanismo de atención que permite a la red enfocarse en diferentes partes de la entrada de manera simultánea, en lugar de procesar los datos de forma secuencial. Esto no solo mejora la eficiencia en el entrenamiento, sino que también permite capturar relaciones a largo plazo en los datos. La arquitectura del transformador se compone de capas de codificación y decodificación, donde cada capa incluye mecanismos de atención y redes neuronales feed-forward. Esta estructura ha demostrado ser altamente efectiva en tareas como la traducción automática, el análisis de sentimientos y la generación de texto, convirtiéndose en la base de muchos modelos de lenguaje grandes (LLMs) que se utilizan hoy en día.
Historia: El transformador fue introducido en el artículo ‘Attention is All You Need’ por Vaswani et al. en 2017. Este trabajo marcó un hito en el campo del procesamiento del lenguaje natural, ya que propuso una nueva forma de abordar la traducción automática y otras tareas relacionadas. Desde su publicación, la arquitectura ha evolucionado y se ha adaptado en múltiples aplicaciones, dando lugar a modelos como BERT y GPT, que han establecido nuevos estándares en diversas tareas de procesamiento de lenguaje.
Usos: Los transformadores se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo la traducción automática, la generación de texto, el análisis de sentimientos y la respuesta a preguntas. Su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y aprender patrones complejos los hace ideales para tareas que requieren comprensión del lenguaje natural.
Ejemplos: Ejemplos de modelos basados en transformadores incluyen BERT, que se utiliza para tareas de comprensión del lenguaje, y GPT-3, que es conocido por su capacidad para generar texto coherente y creativo. Ambos modelos han sido ampliamente adoptados en la industria y la investigación.
