Arquitectura Transformer explica cómo los modelos modernos superan limitaciones de las RNN que antes dominaban el procesamiento de lenguaje natural; los Transformers permiten paralelizar mejor el cálculo y evitan problemas como el desbordamiento de gradiente que dificultaban el entrenamiento en secuencias largas.
Línea 1: La persona ejecutó la permuta porque fue entrenada para hacerlo. Línea 2: La persona ejecutó la permuta porque era una cobertura eficaz. Fíjate en esas dos líneas. En la línea 1 la referencia it equivalente apunta a la persona, mientras que en la línea 2 apunta a la permuta. Los Transformers resuelven a qué se refiere cada palabra exclusivamente con números que cuantifican la relación entre pares de palabras.
Esos números se almacenan en tensores: un vector es un tensor 1D, una matriz es un tensor 2D y arreglos de más dimensiones son tensores ND. Las representaciones iniciales o embeddings de las palabras se generan a partir de frecuencia y coocurrencia con otras palabras, capturando patrones estadísticos del texto.
La arquitectura de atención se basa en tres entradas clave: la matriz Query, la matriz Key y la matriz Value. Imagínate que eres un detective. La Query es tu lista de preguntas sobre qué o quién es el referente. La Key es la evidencia que aporta cada palabra, es decir las pistas que ofrece cada token. Multiplicar Query por Key produce puntuaciones de atención, números que indican qué pistas son más relevantes.
Esas puntuaciones se someten a varias operaciones matemáticas para ser útiles: se escalan para mantener la estabilidad, se normalizan con softmax para convertirlas en probabilidades que suman 1 y luego se usan como pesos. El Value contiene el contenido real de la evidencia, la semántica de cada palabra. Multiplicar los pesos de atención por la matriz Value da la información final que el modelo transmite a la siguiente capa para resolver ambigüedades como a qué se refiere it.
Todos estos parámetros de Query Key y Value se aprenden mediante retropropagación. Durante el entrenamiento el modelo predice una salida, la compara con la etiqueta real, calcula la pérdida, obtiene gradientes que indican cuánto contribuyó cada peso al error y actualiza los pesos en la dirección opuesta al gradiente para reducir la pérdida en futuros pasos. En términos simples, si la pendiente de la pérdida fuera y = 2x, el ajuste de pesos se movería en la dirección y = -2x para minimizar el error.
En resumen, los Transformers que usan los principales modelos hoy en día funcionan aprendiendo relaciones numéricas entre tokens y básicamente prediciendo la siguiente palabra en una secuencia, lo que les permite tareas complejas de lenguaje natural con gran eficiencia y escalabilidad.
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