Arquitectura Transformer
Modelo de redes neuronales que revolucionó el procesamiento del lenguaje natural y otras tareas al implementar el mecanismo de atención.
Permite a la red enfocarse en partes específicas de la entrada al procesar información, optimizando el desempeño en tareas complejas.
Se basa en una arquitectura de codificador-decodificador, donde el codificador analiza la entrada y el decodificador genera la salida correspondiente.
Utiliza capas de atención auto-regresiva y mecanismos de atención múltiple para analizar relaciones entre palabras u otras secuencias.
El uso de embeddings posicionados permite a este modelo captar el orden secuencial de los datos de entrada.
Es altamente paralelizable, lo que posibilita entrenar modelos más grandes con mayor eficiencia computacional.
Ha sido la base para desarrollos como GPT, BERT y otros modelos avanzados de NLP.
Su diseño flexible permite adaptarlo a tareas en visión por computadora, biología computacional y más allá del texto.