Qué es Transformer

Transformer es un modelo innovador introducido por investigadores de Google en 2017, utilizado principalmente en tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP). A diferencia de las redes neuronales recurrentes (RNN) tradicionales, los Transformers aprovechan los mecanismos de autoatención para procesar datos secuenciales de manera más eficiente.

La arquitectura consiste en un codificador que convierte las secuencias de entrada en representaciones contextualizadas y un decodificador que genera secuencias de salida basadas en esas representaciones. Este diseño mejora significativamente el rendimiento en tareas como la traducción automática y la generación de texto.

Varias adaptaciones del Transformer, como BERT y GPT, han surgido, acelerando aún más el avance en el campo de la NLP. A medida que la investigación avanza, se espera ver más mejoras y aplicaciones en diferentes áreas, incluyendo el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de voz.

Sin embargo, los desafíos como la complejidad computacional y la dependencia de grandes conjuntos de datos siguen siendo relevantes a medida que el modelo evoluciona.