Reconstruyendo la IA moderna por... ¿Diversión? Una historia de Transformadores.

Reconstruyendo la IA moderna por... ¿Diversión? Una historia de Transformadores

Todos hemos hecho lo mismo alguna vez: pip install transformers, from transformers import AutoModel y en un instante te sientes desarrollador moderno de inteligencia artificial. Es práctica común, pero comprender realmente que ocurre bajo el capó requiere desmontar la caja y volver a montar cada pieza. En este artículo relato la experiencia de reconstruir desde cero el Encoder del Transformer en PyTorch sin usar nn.Transformer, con el objetivo concreto de entrenar un modelo de clasificación de texto para análisis de sentimiento sobre el dataset IMDB.

¿Por qué sufrir en lugar de usar una librería lista para usar? Porque usar una API y entender una arquitectura son dos cosas distintas. El propósito fue pasar de usuario de APIs a arquitecto del modelo, construir los ladrillos básicos y entender por qué el diseño funciona. La arquitectura implementada fue un modelo solo encoder, el mismo diseño conceptual que BERT usa para entender texto.

El primer reto fue que el modelo por defecto es order blind, es decir, la atención multi cabeza ve todas las palabras sin información de orden, como si se sacasen de una bolsa. Para que frases como hombre muerde perro no se confundan con perro muerde hombre integré un PositionalEncoding fijo basado en las famosas fórmulas seno y coseno del paper Attention Is All You Need. Ese vector posicional no es aprendido sino una huella matemática que se suma al embedding de cada token para que la misma palabra en distintas posiciones tenga representaciones distintas.

El núcleo es la atención multi cabeza, que diseñé como un gestor que coordina varias cabezas especialistas. Cada cabeza aprende sus propias proyecciones entrenables w_q, w_k y w_v para convertir los embeddings en Queries Keys y Values. La dimensión principal se divide en varias subdimensiones para las cabezas, por ejemplo 256 en total dividido en 4 cabezas de 64 cada una. La operación esencial es la atención por producto punto escalado con softmax sobre QK transpuesto dividido por la raíz de d_k y multiplicado por V. En la implementación se gestiona además el enmascaramiento de padding y la reconstrucción de las cabezas mediante una capa final w_o.

Con el bloque EncoderLayer construido como un módulo PyTorch, el siguiente paso fue apilar varias capas, añadir una capa de Embedding al inicio y una cabeza clasificadora lineal al final. Nada de nn.Transformer: todas las piezas se definieron como nn.Module y se implementaron las operaciones de normalización, dropout y las conexiones residuals del paper.

Uno de los aprendizajes más valiosos fue aclarar qué representan Q K V en términos intuitivos: Queries son lo que busca cada posición, Keys son las propiedades que permiten identificar dónde responder y Values son la información que se mezcla en función de las coincidencias entre Queries y Keys. Ver esto en código ayuda a interiorizar por qué la atención permite relacionar tokens distantes y capturar dependencias contextuales complejas.

Entrené el modelo con 5 000 reseñas del IMDB y tras solo 3 epochs el Transformer construido desde cero alcanzó alrededor de 75% de exactitud en el conjunto de prueba. Fue una confirmación de que las ideas del paper se traducen bien a implementaciones limpias en PyTorch y que entender los componentes permite ajustar y extender modelos con mayor confianza.

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