Una visión clara de los Transformers en el aprendizaje automático

Los transformers son un tipo de red neuronal usada en el aprendizaje automático. Son especialmente útiles para tareas que implican secuencias de datos, como palabras en una oración o píxeles en una imagen. Los transformers han hecho mejoras significativas en áreas como la comprensión del lenguaje, el análisis de imágenes y la predicción de eventos a lo largo del tiempo. Aunque hay muchas explicaciones sobre transformers, a menudo faltan descripciones detalladas de cómo funcionan y el razonamiento detrás de su diseño. Este artículo tiene como objetivo ofrecer una visión clara y sencilla de los transformers, centrándose en su estructura y función.

#Formato de Datos de Entrada

Los transformers pueden procesar diferentes tipos de datos, pero necesitan que estos datos estén organizados en conjuntos o secuencias. La entrada consiste en vectores, que son simplemente listas de números que representan los puntos de datos. Por ejemplo, un texto se puede descomponer en una serie de palabras o partes más pequeñas, donde cada parte se representa con un vector único. De manera similar, una imagen se puede dividir en trozos pequeños, o parches, que también se representan como vectores.

Estos vectores pueden ser fijos o pueden aprenderse como parte de los parámetros del modelo. Esto significa que a medida que el sistema aprende, puede ajustar la manera en que representa estas entradas para un mejor rendimiento.

#Objetivo de los Transformers

El propósito principal de un transformer es recibir los datos de entrada y proporcionar una representación que capte características importantes de esa entrada. Esta salida se puede usar para varias tareas, como predecir la siguiente palabra en una oración, clasificar toda la secuencia o hacer predicciones basadas en imágenes.

#El Bloque Transformer

Los transformers utilizan una estructura conocida como "bloque transformer" para procesar entradas. Cada bloque consta de dos etapas principales: una que procesa los datos a lo largo de la secuencia y otra que trabaja en las características. La primera etapa observa cómo diferentes partes de la entrada se relacionan entre sí. Para el texto, esto significa entender cómo una palabra puede depender de otra. Para las imágenes, evalúa cómo diferentes parches de la imagen están conectados.

La segunda etapa se centra en refinar las características individuales de los datos. A lo largo de varias iteraciones, el bloque transformer combina información de diferentes partes de la entrada para mejorar su comprensión.

#Mecanismo de autoatención

Una parte clave de la primera etapa es un proceso llamado autoatención. Esto permite que el transformer pese la importancia de diferentes tokens en la entrada. La salida de esta etapa se genera al mirar cada token y averiguar cuánto debe prestar atención a cada otro token.

La autoatención ayuda al modelo a entender mejor el contexto. Por ejemplo, en una oración, permite que el modelo reconozca qué palabras son relevantes para comprender una palabra en particular.

#Autoatención Multi-Cabeza

Para darle más capacidad al mecanismo de autoatención, los transformers utilizan algo llamado autoatención multi-cabeza. En lugar de tener solo un conjunto de pesos para determinar la atención, tienen múltiples conjuntos, lo que les permite capturar diferentes relaciones en los datos. Cada uno de estos conjuntos procesa la entrada por separado, y sus resultados se combinan más tarde. Este método permite una comprensión más compleja, pero sigue siendo eficiente.

#Perceptrón Multi-Capa

Después de la etapa de autoatención, la segunda parte del bloque transformer utiliza un perceptrón multi-capa (MLP). Un MLP es un tipo de red neuronal que se encarga de refinar aún más la representación de cada token. Funciona a través de las características, aplicando ajustes no lineales para mejorar la representación de los datos según lo que se aprendió en la etapa anterior.

#Conexiones Residuales y Normalización

Para facilitar el entrenamiento y hacerlo más efectivo, los transformers incorporan conexiones residuales y normalización. Las conexiones residuales ayudan a mantener la entrada original a medida que el modelo aprende, haciendo que sea más fácil ajustarse y añadiendo estabilidad al proceso de aprendizaje. La normalización, por otro lado, ayuda a evitar que los valores de las características se vuelvan demasiado grandes o pequeños, asegurando que el modelo se entrene de manera efectiva.

#Codificación Posicional

Dado que los transformers tratan los datos de entrada como un conjunto, no saben intrínsecamente el orden de los puntos de datos. Para abordar este problema, se introduce la codificación posicional para dar contexto sobre la posición de cada token dentro de la secuencia. Esto se puede hacer agregando información de posición directamente a las incrustaciones o a través de otros métodos que codifican información posicional.

Al incorporar la codificación posicional, los transformers pueden mantener la conciencia del orden de los tokens, lo cual es crítico en muchas tareas como la traducción de idiomas y el análisis de imágenes.

#Aplicaciones de los Transformers

Los transformers son versátiles y se pueden adaptar para diversas tareas en diferentes campos. Aquí hay algunas aplicaciones comunes:

#Modelado de Lenguaje Auto-Regresivo

En esta tarea, el objetivo es predecir la siguiente palabra en una oración basada en las palabras que han aparecido antes. Los transformers pueden realizar esto de manera eficiente utilizando una versión enmascarada del mecanismo de autoatención. Al enmascarar la atención para que solo considere palabras anteriores, el modelo puede hacer predicciones sin necesidad de volver a procesar toda la información anterior cada vez que se agrega una palabra.

#Clasificación de Imágenes

Para clasificar imágenes, los transformers tratan la imagen como una secuencia de parches. Después de procesar la entrada a través del transformer, el modelo puede generar una representación de toda la imagen, que luego se utiliza para tareas de clasificación. Al refinar una representación global en cada capa, los transformers destacan en generar predicciones precisas sobre el contenido de la imagen.

#Usos Más Complejos

Los transformers también se pueden emplear en sistemas más complejos, como en arquitecturas de codificador-decodificador. Estos sistemas son particularmente útiles en aplicaciones como traducción, resumido, e incluso en tareas de aprendizaje auto-supervisado en visión.

#Conclusión

Este resumen proporciona una visión sencilla de los transformers, explicando su estructura y cómo procesan datos. Aunque no se cubrieron detalles específicos sobre funciones de pérdida y métodos de entrenamiento, es importante notar que se emplean técnicas estándar de aprendizaje profundo para estos propósitos. Los transformers siguen siendo una parte vital de la investigación y aplicaciones de aprendizaje automático, logrando avances significativos en la comprensión y generación de lenguaje humano, procesando imágenes y mucho más. Su naturaleza adaptable y capacidades poderosas los convierten en herramientas indispensables en el panorama tecnológico actual.