Uma Visão Geral sobre Transformadores em Aprendizado de Máquina

Transformers são um tipo de rede neural usada em aprendizado de máquina. Eles são especialmente úteis para tarefas que envolvem sequências de dados, como palavras em uma frase ou pixels em uma imagem. Os transformers melhoraram bastante em áreas como compreensão de linguagem, análise de imagens e previsões de eventos ao longo do tempo. Apesar de existirem várias explicações sobre transformers, muitas vezes elas não dão descrições detalhadas de como funcionam e o raciocínio por trás do seu design. Este artigo tem a intenção de dar uma visão clara e direta sobre os transformers, focando na sua estrutura e função.

#Formato de Dados de Entrada

Os transformers conseguem processar diferentes tipos de dados, mas precisam que esses dados estejam organizados em conjuntos ou sequências. A entrada consiste em vetores, que são apenas listas de números que representam os pontos de dados. Por exemplo, um texto pode ser dividido em uma série de palavras ou partes menores, onde cada parte é representada por um vetor único. Da mesma forma, uma imagem pode ser dividida em pequenos pedaços, ou patches, que também são representados como vetores.

Esses vetores podem ser fixos ou aprendidos como parte dos parâmetros do modelo. Isso significa que, conforme o sistema aprende, ele pode ajustar a forma como representa essas entradas para um desempenho melhor.

#Objetivo dos Transformers

O principal objetivo de um transformer é pegar os dados de entrada e fornecer uma representação que capture características importantes desse input. Essa saída pode ser usada para diversas tarefas, como prever a próxima palavra em uma frase, classificar toda a sequência ou fazer previsões baseadas em imagens.

#O Bloco do Transformer

Os transformers usam uma estrutura conhecida como "bloco transformer" para processar as entradas. Cada bloco consiste em duas etapas principais: uma que processa os dados ao longo da sequência e outra que trabalha nas características. A primeira etapa analisa como diferentes partes da entrada se relacionam entre si. Para texto, isso significa entender como uma palavra pode depender de outra. Para imagens, avalia como diferentes patches da imagem estão conectados.

A segunda etapa foca em refinar as características individuais dos dados. Ao longo de várias iterações, o bloco transformer combina informações de diferentes partes da entrada para melhorar sua compreensão.

#Mecanismo de Auto-Atenção

Uma parte chave da primeira etapa é um processo chamado auto-atensão. Isso permite que o transformer pese a importância de diferentes tokens na entrada. A saída dessa etapa é gerada observando cada token e descobrindo quanto ele deve prestar atenção a cada outro token.

A auto-atensão ajuda o modelo a entender melhor o contexto. Por exemplo, em uma frase, permite que o modelo reconheça quais palavras são relevantes para entender uma palavra específica.

#Auto-Atenção Multi-Cabeça

Para dar mais capacidade ao mecanismo de auto-atensão, os transformers usam algo chamado auto-atensão multi-cabeça. Em vez de ter apenas um conjunto de pesos para determinar a atenção, eles têm múltiplos conjuntos, o que permite capturar diferentes relações nos dados. Cada um desses conjuntos processa a entrada separadamente, e os resultados são combinados depois. Esse método permite uma compreensão mais complexa, mantendo a eficiência.

#Perceptron de Múltiplas Camadas

Após a etapa de auto-atensão, a segunda parte do bloco transformer usa um perceptron de múltiplas camadas (MLP). Um MLP é um tipo de rede neural que refina ainda mais a representação de cada token. Ele trabalha nas características, aplicando ajustes não lineares para melhorar a representação dos dados com base no que foi aprendido na etapa anterior.

#Conexões Residuais e Normalização

Para facilitar e tornar o treinamento mais eficaz, os transformers incorporam conexões residuais e normalização. Conexões residuais ajudam a manter a entrada original enquanto o modelo aprende, tornando mais fácil ajustar e adicionando estabilidade ao processo de aprendizado. A normalização, por sua vez, ajuda a manter os valores das características de não ficarem grandes ou pequenos demais, garantindo que o modelo treine de forma eficaz.

#Codificação Posicional

Como os transformers tratam os dados de entrada como um conjunto, eles não sabem inherentemente a ordem dos pontos de dados. Para resolver isso, a codificação posicional é introduzida para dar contexto sobre a posição de cada token dentro da sequência. Isso pode ser feito adicionando informações de posição diretamente às embeddings ou através de outros métodos que codificam a informação posicional.

Ao incorporar a codificação posicional, os transformers conseguem manter a consciência da ordem dos tokens, o que é crítico em muitas tarefas, como tradução de linguagem e análise de imagens.

#Aplicações dos Transformers

Os transformers são versáteis e podem ser adaptados para várias tarefas em diferentes áreas. Aqui estão algumas aplicações comuns:

#Modelagem de Linguagem Auto-Regressiva

Nesta tarefa, o objetivo é prever a próxima palavra em uma frase com base nas palavras que vieram antes. Os transformers conseguem fazer isso de forma eficiente usando uma versão mascarada do mecanismo de auto-atensão. Ao mascarar a atenção para que considere apenas palavras anteriores, o modelo consegue fazer previsões sem precisar reprocessar todas as informações anteriores cada vez que uma palavra é adicionada.

#Classificação de Imagens

Para classificar imagens, os transformers tratam a imagem como uma sequência de patches. Depois de processar a entrada através do transformer, o modelo pode gerar uma representação da imagem inteira, que é então usada para tarefas de classificação. Ao refinar uma representação global em cada camada, os transformers se destacam em gerar previsões precisas sobre o conteúdo da imagem.

#Usos Mais Complexos

Os transformers também podem ser empregados em sistemas mais complexos, como em arquiteturas de codificador-decodificador. Esses sistemas são particularmente úteis em aplicações como tradução, resumo e até mesmo em tarefas de aprendizado auto-supervisionado em visão.

#Conclusão

Essa visão geral oferece um olhar simples sobre os transformers, explicando sua estrutura e como processam dados. Embora detalhes específicos sobre funções de perda e métodos de treinamento não tenham sido abordados, é importante notar que técnicas padrão de aprendizado profundo são geralmente empregadas para essas finalidades. Os transformers continuam sendo uma parte vital da pesquisa e aplicações em aprendizado de máquina, avançando significativamente na compreensão e geração da linguagem humana, processamento de imagens e muito mais. Sua natureza adaptável e capacidades poderosas os tornam ferramentas indispensáveis no cenário tecnológico atual.