Introducción

Antecedentes

Antes de la llegada de los Transformers, el estado del arte en procesamiento de lenguaje natural se basaba en redes neuronales recurrentes (RNN) con celdas de memoria, como las LSTM y las GRU, que utilizaban mecanismos de atención.

Los Transformers, construidos únicamente sobre estos mecanismos de atención sin la estructura de una RNN, han demostrado que tales mecanismos son lo suficientemente poderosos para igualar e incluso superar el rendimiento de las redes secuenciales. Como resultado, el enfoque clásico de procesamiento secuencial ha dejado de ser indispensable.

Introducción

Los transformers son una arquitectura de red neuronal introducida por Vaswani et al. del grupo de Google Brain en el artículo "Attention is All You Need" en 2017.

Esta arquitectura ha revolucionado el campo del procesamiento de lenguaje natural (NLP) y ha encontrado aplicaciones en numerosos otros dominios debido a su capacidad para manejar secuencias de datos de forma eficiente y efectiva.

A diferencia de los modelos recurrentes tradicionales, los transformers utilizan un mecanismo de autoatención que permite a la red enfocarse en diferentes partes de la secuencia de entrada simultáneamente, mejorando la captura de dependencias a largo plazo.

Sin Etiquetas, Más Rendimiento

Antes de que llegaran los transformers, los usuarios tenían que entrenar redes neuronales con grandes conjuntos de datos etiquetados que eran costosos y lentos de producir. Al encontrar patrones entre elementos matemáticamente, los transformers eliminan esa necesidad, ya que están disponibles los billones de imágenes y petabytes de datos de texto en la Web y en las bases de datos corporativas.

Además, la matemática que usan los transformers aprovecha el procesamiento paralelo, para que estos modelos puedan ejecutarse rápidamente.

Ahora, los transformers dominan las tablas de posiciones de rendimiento populares, como SuperGLUE, una evaluación desarrollada en 2019 para los sistemas de procesamiento de idiomas.

Usos Actuales de los Transformers:

1. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP):

   • Traducción Automática: Modelos como GPT-3 y GPT-4 han llevado la traducción automática a nuevos niveles de precisión y fluidez.

   • Generación de Texto: Los transformers son la base de modelos de generación de texto avanzados como GPT-3, que pueden escribir ensayos, artículos y realizar tareas de escritura creativa.

   • Resumen de Texto: Modelos como BERT se utilizan para generar resúmenes coherentes y precisos de textos largos.

2. Visión por Computadora:

   • Clasificación de Imágenes: Los transformers se han adaptado para tareas de clasificación de imágenes, superando en muchos casos a las redes convolucionales tradicionales (CNN).

3. Biología Computacional:

   • Predicción de Estructuras de Proteínas: Modelos como AlphaFold de DeepMind utilizan transformers para predecir la estructura tridimensional de proteínas con gran precisión, acelerando la investigación biomédica.

4. Modelado de Series Temporales:

   • Predicción de Datos Financieros: Los transformers se utilizan para predecir tendencias en mercados financieros y analizar grandes volúmenes de datos históricos.

   • Pronóstico del Clima: Las capacidades de los transformers para manejar secuencias temporales complejas los hacen ideales para la predicción meteorológica.

5. Generación de Imágenes y Videos:

   • Modelos Generativos: Los transformers se están utilizando en modelos generativos como DALL-E para crear imágenes a partir de descripciones textuales, y en la generación de videos y animaciones realistas.