Hace no mucho tiempo, en el vasto universo del procesamiento del lenguaje natural, dos facciones se disputaban el dominio: los Decepticons, encarnados por las arquitecturas tradicionales como las RNN y LSTM, y los Autobots, una nueva raza de modelos conocida como Transformers.
Durante años, los Decepticons reinaron con fuerza. Las RNN recorrían el texto paso a paso, atrapadas en la linealidad del tiempo. Las LSTM, más poderosas, intentaban recordar el pasado distante, pero su memoria era limitada, y su poder decayó al enfrentarse a secuencias largas y complejas. Las batallas eran lentas, y el entrenamiento costoso. El trono de la inteligencia artificial temblaba ante la necesidad de algo... más fuerte.
Y entonces, llegaron ellos.
Liderados por Optimus Prime, el modelo de atención, los Transformers aterrizaron con una propuesta revolucionaria:
"No necesitamos recorrer las secuencias paso a paso. Miraremos TODO al mismo tiempo."
La Self-Attention fue su arma secreta: una forma de enfocarse en las partes más importantes de la secuencia sin perder contexto, sin importar cuán lejos estuviera la información relevante. Ya no había límites de memoria, ya no había cuellos de botella.
- 🔭 Atención global: pueden mirar todos los tokens a la vez y decidir qué es importante.
- 🚀 Paralelización: entrenan mucho más rápido que sus enemigos, al no depender del tiempo.
- 🧠 Escalabilidad: pueden crecer hasta convertirse en titanes como BERT, GPT, o T5.
Y así, los Transformers liberaron al NLP del yugo secuencial. Los Decepticons se replegaron, usados solo en tareas pequeñas, obsoletos frente al poder del paralelismo y la atención.
Hoy, los Autobots dominan las tierras del procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora, música, bioinformática y más. Cada vez que entrenas un modelo basado en atención, estás invocando el legado de Optimus Prime y su ejército.
Y recuerda:
"Hasta que todos los tokens sean atendidos." – Optimus Prime
Perfecto. Aquí tienes una explicación completa, detallada y organizada en párrafos, ideal para una clase de 40 minutos sobre la Arquitectura Transformer, incluyendo historia, contexto, fundamentos técnicos y aplicaciones. Puedes leer esto directamente en clase o adaptarlo a una presentación.
Durante muchos años, las tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) se abordaron principalmente con redes neuronales recurrentes (RNN) y, más tarde, con LSTM (Long Short-Term Memory). Estos modelos fueron fundamentales en avances como traducción automática y generación de texto, pero tenían limitaciones significativas. Su procesamiento secuencial los hacía lentos, y tenían dificultades para capturar relaciones a largo plazo entre palabras en una oración.
En 2017, un grupo de investigadores de Google Brain, liderados por Ashish Vaswani, propuso una nueva arquitectura en el artículo titulado "Attention Is All You Need". Esta publicación revolucionó el campo del NLP al introducir el modelo Transformer, una arquitectura que eliminaba completamente el uso de recurrencia y que se basaba en mecanismos de atención para modelar relaciones entre elementos de una secuencia. Esta innovación dio lugar a un salto de calidad en tareas como traducción, clasificación de texto y más, y sentó las bases de modelos avanzados como BERT, GPT, T5, y otros.
Las redes recurrentes procesan el texto palabra por palabra, lo que las hace inherentemente secuenciales. Esto implica que no pueden aprovechar del todo el paralelismo de los procesadores modernos como las GPUs. Además, a medida que las secuencias se hacen más largas, su capacidad para recordar información de palabras distantes disminuye, lo cual afecta su comprensión del contexto.
El Transformer rompe con esta secuencialidad. Procesa todo el texto al mismo tiempo, capturando de forma eficiente las relaciones entre todas las palabras, sin importar cuán alejadas estén unas de otras. Además, gracias a su diseño, puede entrenarse más rápidamente y escalar a modelos mucho más grandes que sus predecesores.
La arquitectura Transformer está dividida en dos grandes bloques: el codificador (encoder) y el decodificador (decoder). Cada uno de ellos está compuesto por varias capas (por ejemplo, 6 capas en el modelo original) que contienen subcomponentes especializados.
-
Encoder: toma como entrada una secuencia de tokens (palabras convertidas en vectores) y produce una representación contextualizada de cada uno. Cada capa del encoder aplica mecanismos de self-attention y redes feed-forward densas.
-
Decoder: recibe los embeddings de salida ya generados (como palabras previas en la generación de texto) y los embeddings del encoder. Así, produce la siguiente palabra en una secuencia, utilizando atención cruzada (cross-attention) y self-attention para generar texto coherente.
El mecanismo de self-attention permite que cada palabra en una oración mire a todas las demás para decidir qué tan importante es cada una en su contexto. Por ejemplo, en la frase "La niña dejó el libro porque estaba cansada", el modelo debe entender que "cansada" se refiere a "niña", no a "libro".
El self-attention se implementa utilizando tres vectores para cada palabra:
- Query (Q): lo que buscamos.
- Key (K): lo que ofrecemos.
- Value (V): la información que compartimos.
La atención se calcula como:
Attention(Q, K, V) = softmax(QKᵀ / √d_k) * V
Esta fórmula mide la similitud entre queries y keys para determinar cuánto "peso" darle a cada value.
Una sola capa de atención puede capturar una relación entre palabras, pero a veces son necesarias múltiples perspectivas (por ejemplo, relaciones gramaticales, semánticas, sintácticas). Por eso, el Transformer usa multi-head attention, que consiste en replicar el mecanismo de atención varias veces en paralelo con diferentes pesos. Cada cabeza aprende una forma distinta de representar las relaciones entre palabras. Luego, se combinan todas las salidas en una sola matriz que se pasa a la siguiente capa.
A diferencia de las RNN, el Transformer no tiene una estructura secuencial interna, por lo que necesita otra forma de entender el orden de las palabras. Para esto, se agregan vectores de codificación posicional a los embeddings de las palabras. Estos vectores usan funciones seno y coseno de diferentes frecuencias para representar posiciones, lo que permite al modelo distinguir entre "El perro muerde al hombre" y "El hombre muerde al perro".
Después del módulo de atención, cada capa del Transformer incluye una red feed-forward completamente conectada, que aplica transformaciones no lineales a los datos de cada posición. También se emplean dos técnicas importantes:
- Normalization (Layer Normalization): estabiliza el entrenamiento.
- Residual Connections: conexiones que saltan capas para evitar el problema del desvanecimiento del gradiente.
Cada capa puede entonces ajustar la representación de cada token de manera refinada y robusta.
El decoder funciona de manera similar al encoder, pero con una diferencia clave: incluye una capa de cross-attention, que permite que el decoder se enfoque en partes relevantes de la salida del encoder mientras genera el texto final. También incorpora máscaras para que no pueda mirar las palabras futuras durante el entrenamiento (lo que se llama "masked self-attention").
La arquitectura Transformer ha sido adoptada como base para los modelos más potentes y útiles de la actualidad:
- GPT (Generative Pre-trained Transformer): usado para generación de texto, chatbots, asistentes virtuales.
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): diseñado para comprender texto y realizar tareas como clasificación, extracción de información, etc.
- T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): convierte cualquier tarea de NLP en una tarea de traducción entre formatos de texto.
- Vision Transformers (ViT): aplican Transformers a tareas de visión por computadora, como clasificación de imágenes.
También se usan en música, biología (como en la predicción de estructuras de proteínas), y mucho más.
La arquitectura Transformer representa un cambio de paradigma en el diseño de modelos para inteligencia artificial, especialmente en el lenguaje natural. Su capacidad para modelar relaciones complejas sin necesidad de procesar secuencias paso a paso ha permitido desarrollar sistemas más precisos, rápidos y escalables. Su diseño modular y elegante ha inspirado decenas de variantes y sigue evolucionando con nuevas investigaciones.
Aprender cómo funciona un Transformer es esencial para comprender cómo trabajan los modelos de lenguaje más avanzados de la actualidad, incluyendo aquellos con los que interactuamos todos los días.
parte1[https://medium.com/data-science/transformers-explained-visually-part-1-overview-of-functionality-95a6dd460452] parte2[https://medium.com/data-science/transformers-explained-visually-part-2-how-it-works-step-by-step-b49fa4a64f34] parte3[https://medium.com/data-science/transformers-explained-visually-part-3-multi-head-attention-deep-dive-1c1ff1024853]