Transformer
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Modelos é Arquiteturas
Transformer é a arquitetura de rede neural que revolucionou o processamento de linguagem natural. Baseada em mecanismos de aténção (self-attention), é a base de modelos como GPT, BERT é Claude.
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O que é Transformer?
Transformer é 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 sequências em paralelo.
Componentes Principais
- Self-Attention: permite que cada token aténda a todos os outros
- Multi-Head Attention: multiplas cabecas de aténção em paralelo
- Positional Encoding: injeta informação de posicao
- Feed-Forward Networks: camadas densas por posicao
- Layer Normalization: estabiliza o treinamento
Impacto
O Transformer viabilizou a criação de LLMs com bilhoes de parametros, impulsionando avanços em NLP, visao computacional, audio é múltimodalidade. Modelos como GPT, BERT, Claude é Llama sao todos baseados nessa arquitetura.
Na Trilion, o entendimento da arquitetura Transformer é fundamental para avaliar é integrar as soluções de IA mais avancadas do mercado.
