El paper Attention Is All You Need presentó el modelo Transformer, que cambió el enfoque del procesamiento secuencial al procesamiento en paralelo basado en atención. Esta arquitectura impulsa los grandes modelos de lenguaje actuales. A continuación se explican sus ideas clave, por qué desplazó a las RNN y cómo funcionan sus mecanismos internos.
Por qué las RNN fallaban en tareas de lenguaje. Antes de los Transformers, las RNN dominaban tareas como la traducción, procesando una secuencia paso a paso y actualizando un estado oculto con cada palabra. Sus problemas principales eran la dificultad para capturar dependencias de largo alcance, ya que la información temprana se difumina y aparece un sesgo a lo reciente, y el procesamiento estrictamente secuencial, que impide el paralelismo. Por ejemplo, en la frase El animal no cruzó la calle porque estaba muy cansado, una RNN puede asociar estaba con calle en lugar de animal si la oración es larga. Además, entrenan lento en grandes volúmenes de datos porque no se puede dividir el trabajo eficientemente entre GPU. Para una explicación técnica más profunda, consulta el artículo original.
Cómo los Transformers corrigen estos problemas. Los Transformers eliminan la recurrencia y aplican autoatención para procesar todas las palabras simultáneamente. Así, cualquier palabra puede relacionarse con cualquier otra sin que la memoria se desvanezca, y el entrenamiento se acelera gracias al paralelismo masivo. Aunque cada capa realiza más cálculo por paso, la paralelización en GPU hace que el entrenamiento sea más rápido en la práctica.
Autoatención en el núcleo. La autoatención calcula cuánto debe enfocarse cada palabra en las demás para construir su representación contextual. En el ejemplo anterior, la palabra estaba debería atender más a animal y menos a calle. Para lograrlo, cada palabra se transforma en tres vectores aprendidos: consulta o query, clave o key y valor o value. La query codifica lo que la palabra busca, la key lo que ofrece y el value el contenido que se mezclará. Estos vectores se obtienen multiplicando el embedding de cada palabra por matrices aprendidas específicas para Q, K y V.
Queries, Keys y Values en acción. El flujo es simple: primero se proyectan los embeddings a Q, K y V mediante matrices aprendidas; después se comparan las queries con todas las keys para medir similitud; finalmente, esos pesos se usan para combinar los values y producir una representación contextual por palabra. Estas matrices se optimizan durante el entrenamiento junto con el resto de parámetros del modelo.
Cálculo de las puntuaciones de atención. Para cada palabra, se hace el producto punto de su query con todas las keys, se escala por la raíz cuadrada de la dimensión de las keys para estabilizar los gradientes y se aplica softmax para obtener una distribución de probabilidades que suma 1. Los pesos altos conectan términos relacionados, como pronombres con sus sustantivos correspondientes.
Paralelismo y complejidad. La autoatención tiene complejidad O(n^2) porque cada token atiende a todos los demás, pero se compute en paralelo, a diferencia de las RNN con O(n) pasos secuenciales. En GPU, esto habilita entrenamientos más rápidos y escalables. Para secuencias muy largas se emplean optimizaciones como atenciones dispersas, pero la idea base es la que permitió escalar a conjuntos de datos masivos.
Codificación posicional. La atención por sí sola trata la entrada como un conjunto sin orden. Para introducir el orden de las palabras, se suma a los embeddings una codificación posicional determinista con funciones seno y coseno de diferentes frecuencias. Así, el modelo distingue posiciones relativas y absolutas sin recurrencia.
Entrenamiento del Transformer. El entrenamiento ajusta por retropropagación los embeddings, las matrices de Q, K y V, las capas feed-forward y las normalizaciones, minimizando el error de predicción. A través de millones de ejemplos, el modelo aprende a alinear queries y keys útiles y a distribuir la atención de forma significativa. Gracias a su diseño paralelo y a la codificación posicional, el Transformer escaló con eficiencia y extendió la ventana de contexto más allá de la oración, habilitando la IA moderna.
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