Transformers

Los Transformers son un tipo de arquitectura de red neuronal introducida en 2017, diseñada para procesar datos secuenciales de forma eficiente, siendo fundamentales en tareas como el procesamiento del lenguaje natural.

Su principal innovación es el mecanismo de atención, específicamente la atención auto-regresiva o “self-attention”, que permite a la red dar diferentes pesos a las palabras o elementos de una secuencia según su relevancia contextual.

Esta arquitectura no requiere procesar los datos de manera secuencial como en los modelos recurrentes, lo que permite paralelizar el procesamiento y acelera el entrenamiento en grandes volúmenes de datos.

En aplicaciones prácticas, los Transformers han revolucionado modelos de lenguaje como GPT, BERT y T5, logrando avances significativos en traducción automática, generación de texto, análisis de sentimiento y más.

Su diseño modular y escalabilidad los convierten en una herramienta clave para abordar problemas complejos en diversas áreas de la inteligencia artificial.