Transformers sin decepticons
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La idea fundamental es que la tecnología de transformer es una tecnología emergente con un gran potencial en el procesamiento del lenguaje natural. Los transformers son capaces de generar texto de alta calidad, traducir idiomas y responder a preguntas de forma informativa. Sin embargo, es importante ser consciente de las limitaciones y los riesgos de los transformers, en particular los sesgos.
Transformers sin decepticons
La tecnología de transformer es un tipo de arquitectura de red neuronal que se utiliza en el procesamiento de lenguaje natural (NLP). La característica fundamental de los transformers es que son capaces de aprender relaciones a largo alcance entre las palabras, lo que les permite generar texto de alta calidad, traducir idiomas con precisión y responder a preguntas de forma informativa.
Los transformers se basan en un mecanismo llamado “atención”, que permite a la red neuronal centrarse en las palabras relevantes para la tarea en cuestión. La atención se calcula utilizando un mecanismo llamado autoatención, que permite a la red neuronal aprender relaciones entre las palabras de la misma secuencia.
Los transformers se han utilizado con éxito en una variedad de tareas de NLP, y están en el corazón de las aplicaciones más comunes de estas tecnologías, entre las que se incluyen:
- Generación de texto
- Traducción automática
- Respuesta a preguntas
- Resumen de texto
- Clasificación de texto
Cabe decir que las aplicaciones de los transformers van más allá del texto y en la actualidad se usan en otras áreas como visión artificial, análisis de señales o incluso el estudio de las proteínas.
Cómo funciona un transformer
Aunque hay excepciones (BERT sólo usa la parte del codificador y GPT sólo la del decodificador, por ejemplo), un transformer se compone, de forma general, de dos partes principales: un codificador y un decodificador. El codificador es responsable de aprender la representación de una secuencia de entrada, mientras que el decodificador es responsable de generar una secuencia de salida.
El codificador consta de una serie de capas de autoatención. Cada capa de autoatención calcula la atención entre las palabras de la secuencia de entrada. La atención se utiliza para calcular una nueva representación de la secuencia de entrada, que se pasa a la siguiente capa de autoatención.
El decodificador consta de una serie de capas de autoatención y una capa de salida. Las capas de autoatención calculan la atención entre las palabras de la secuencia de salida y la secuencia de entrada.
La atención se utiliza para generar la siguiente palabra de la secuencia de salida (en algunas arquitecturas, en otras se emplea para adivinar una palabra entre otras dos).
Ventajas de los transformers
Los transformers tienen una serie de ventajas sobre las arquitecturas de red neuronal anteriores:
- Son capaces de aprender relaciones a largo alcance entre las palabras.
- Son más eficientes que las arquitecturas de red neuronal anteriores.
- Son más fáciles de entrenar.
Desventajas de los transformers
Como le dijo Jack Lemmon a Tony Curtis al final de cierta famosa película, “bueno, nadie es perfecto”. Los transformers también tienen una serie de desventajas, quizá algunas de las más importantes sean:
- Pueden ser difíciles de entender y explicar.
- Pueden tener sesgos, en función de los datos empleados para calcular el modelo de lenguaje.
- A veces pueden producir respuestas incorrectas o incoherentes (alucinar).
Los transformers han impulsado la creación de modelos de lenguaje extremadamente avanzados, como el popular ChatGPT. El transformer es la nueva tecnología revolucionaria y los modelos de lenguaje son los productos que se crean a partir de ella. No obstante, es importante tener en cuenta que los modelos de lenguaje no son personas. No tienen la capacidad de pensar o razonar de la misma manera que los humanos. Por lo tanto, es posible que generen texto que es incoherente o absurdo. Por este motivo, siempre que utilices un modelo de lenguaje para recabar información es importante que la verifiques con una fuente de confianza. También puedes intentar proporcionar al modelo más información sobre el tema en cuestión (darle contexto).
Esperamos que este artículo te haya ayudado a entender un poco más qué papel juegan los transformes en el procesamiento del lenguaje natural. En LHF somos expertos en trabajar con ellos y podemos ayudarte a sacarles partido y hacer que trabajen para ti y para tu empresa. ¡Escríbenos! estaremos encantados de escuchar tu caso.
