Si has llegado hasta este artículo es porque estás interesado en saber qué son los transformadores en la inteligencia artificial, así que te invitamos a quedarte unos minutos con nosotros porque vamos a darte toda la información que necesitas tanto si eres emprendedor, como si eres un estudiante que tiene curiosidad por aprender.
Los transformadores son una innovación muy importante para el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial, los cuales emplean un método distinto a los métodos tradicionales, que sería la atención autodirigida.
La arquitectura de los transformadores depende de la habilidad para evaluar la relación entre todos los elementos de una secuencia de manera simultánea.
En vez de procesar palabras o ‘tokens en orden’, el modelo calcula cómo cada elemento se vincula con los demás en paralelo, superando las limitaciones técnicas de las ‘redes neuronales recurrentes’.
De esta forma, la gestión de dependencias que se encuentren a una gran distancia entre si, o el alto consumo computacional derivado del análisis secuencial, se pueden trabajar con una mayor efectividad.
El componente central de esta arquitectura es el módulo de ‘multi-head attention’, el cual divide los datos en subespacios independientes, cada uno enfocado en identificar relaciones sintácticas, o semánticas concretas.
Así que en Español, se puede hablar de ‘cabezas’ y mientras una cabeza podría detectar estructuras gramaticales, otra podría reconocer patrones temáticos, pero después las salidas de estas cabezas se integran para producir una representación conjunta de los datos de entrada.
¿Cómo están diseñados los transformadores en la inteligencia artificial?
Tal como estamos viendo, la arquitectura de transformadores en inteligencia artificial agrupa bloques modulares para procesar secuencias de información.
El núcleo de esta tecnología estaría en un mecanismo de atención que establece relaciones directas entre los elementos de la secuencia sin tener que recurrir a los métodos secuenciales tradicionales.
A través de dicho mecanismo, se calculan comparaciones y se asigna ponderaciones entre cada par de componentes, lo que posibilita identificar dependencias a largas distancias en un solo paso.
La estructura de transformadores agrupa capas modulares que integran unidades de atención junto con redes de transformación, las cuales trabajan en paralelo.
Por otra parte, la incorporación de vectores posicionales en cada entrada añade datos sobre el orden temporal, resolviendo las posibles limitaciones que afectaban a las técnicas que se solían utilizar antes, por lo que se puede hablar de una innovación tecnológica que mejora claramente lo que ya había y que potencia los sistemas de inteligencia artificial.
Lo verdaderamente interesante de estos vectores es que introducen información sobre la posición relativa de cada componente en la secuencia y hacen posible que el mecanismo de atención compare elementos con una mayor precisión.
De esta forma, el sistema procesa la información en varios niveles jerárquicos, extrayendo las características de bajo y alto nivel a partir de la misma entrada.
El análisis de esta arquitectura hace evidente que se minimiza la dependencia de los pasos secuenciales y se maximiza el procesamiento en paralelo, donde la atención multinivel y la utilización de diversas cabezas consiguen que el sistema procese simultáneamente distintas facetas de la información.
¿Cómo funcionan los transformadores en una inteligencia artificial?
Entrando de lleno en la parte práctica de esta tecnología, hay que decir que los transformadores en inteligencia artificial funcionan mediante un mecanismo de procesamiento contextual que prioriza la interrelación dinámica entre elementos de una secuencia, independientemente de su posición.
Antes, los sistemas basados en redes neuronales recurrentes, dependían de estados ocultos para transmitir información temporal, pero como los transformadores emplean un sistema de atención autodirigida pueden ponderar las conexiones entre todos los elementos de una secuencia en paralelo.
El núcleo del funcionamiento de un transformador está en tres componentes que por supuesto merece la pena analizar, y que serían las consultas (queries), claves (keys) y valores (values).
Cada token en la secuencia de entrada genera estos tres vectores mediante transformaciones lineales, y el proceso de atención calcula un puntuación de similitud entre las consultas de un token y las claves de todos los demás tokens.
En este momento es cuando la arquitectura de múltiples cabezas de atención tiene un mayor sentido en la práctica, puesto que es lo que permite al modelo capturar distintos tipos de relaciones en subespacios independientes.
Por otra parte, la estructura típica de un transformador consta de capas apiladas de codificadores y decodificadores, donde cada capa del codificador contiene una subcapa de atención autodirigida seguida de una red ‘feed-forward’, con conexiones residuales y normalización de capa para acelerar la convergencia durante el entrenamiento.
El entrenamiento de los transformadores en la IA y el uso real de esta tecnología en una empresa
También hay que mencionar que con respecto al entrenamiento de los transformadores, que este se divide en dos fases, que serían el preentrenamiento y el ajuste.
En la primera, el modelo se expone a mucho texto para aprender representaciones lingüísticas generales, y en la fase de ajuste fino, se adapta el modelo preentrenado a tareas concretas, ajustando los parámetros mediante retro propagación.
Por supuesto, el entrenamiento y la implementación de esta tecnología debe estar centrado en que tenga una utilidad real y concreta, la cual se está materializando cada vez más en lo que pueden ofrecer para automatizar tareas empresariales con inteligencia artificial.
Así que el desarrollo de proyectos de IA y el uso de la arquitectura de transformadores es en realidad, una forma de potenciar el uso que tendrá la inteligencia artificial en el presente y el futuro, con respecto a los cambios que producirá en la vida social, pero sobre todo, en el mundo laboral.
Después de haber analizado toda la información técnica sobre los transformadores en la inteligencia artificial es posible que tengas más dudas, puesto que lo interesante es ver como se puede utilizar la IA en una empresa para generar rentabilidad.
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