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Un modelo Transformer es, en esencia, una forma muy sofisticada de responder a la pregunta cuáles palabras de una oración realmente importan entre sí. En lugar de procesar el texto de forma totalmente secuencial, el Transformer transforma cada palabra en una representación numérica, añade información sobre su posición y permite que cada token converse con todos los demás mediante mecanismos de atención propia o self-attention, lo que facilita captar relaciones largas y matices contextuales que otras arquitecturas tienden a perder.
En el lado del codificador o encoder se toma el texto de entrada, se generan vectores para cada palabra y se aplica atención multi-cabeza para que cada término pueda ponderar la influencia de los demás en distintos subespacios. El decodificador genera salida palabra por palabra y aplica una máscara que le impide mirar hacia adelante, de modo que solo se apoya en lo que ya ha generado; así se evitan trampas en la predicción. Al final, el modelo calcula probabilidades sobre el siguiente token, escoge candidatos y repite el proceso hasta completar la secuencia. Esta arquitectura, presentada en 2017, es la base de muchas de las aplicaciones de inteligencia artificial que hoy sorprenden y transforman sectores enteros.
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