Transformer
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Modelos e Arquiteturas
Transformer e a arquitetura de rede neural que revolucionou o processamento de linguagem natural. Baseada em mecanismos de atencao (self-attention), e a base de modelos como GPT, BERT e Claude.
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O que e Transformer?
Transformer e uma arquitetura de rede neural introduzida no artigo Attention Is All You Need (2017) que substituiu as redes recorrentes como paradigma dominante em NLP. Baseia-se inteiramente em mecanismos de self-attention para processar sequencias em paralelo.
Componentes Principais
- Self-Attention: permite que cada token atenda a todos os outros
- Multi-Head Attention: multiplas cabecas de atencao em paralelo
- Positional Encoding: injeta informacao de posicao
- Feed-Forward Networks: camadas densas por posicao
- Layer Normalization: estabiliza o treinamento
Impacto
O Transformer viabilizou a criacao de LLMs com bilhoes de parametros, impulsionando avancos em NLP, visao computacional, audio e multimodalidade. Modelos como GPT, BERT, Claude e Llama sao todos baseados nessa arquitetura.
Na Trilion, o entendimento da arquitetura Transformer e fundamental para avaliar e integrar as solucoes de IA mais avancadas do mercado.
