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Transformadores
Definición:
Los transformadores son un tipo de arquitectura de modelos de aprendizaje automático utilizados en inteligencia artificial que se caracterizan por su capacidad para procesar secuencias de datos de manera eficiente y realizar tareas de procesamiento del lenguaje natural de forma efectiva.
Transformadores en Informática e Inteligencia Artificial
Los transformadores han surgido como una técnica revolucionaria en el campo de la Inteligencia Artificial, específicamente en el área de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Una de las implementaciones más conocidas de los transformadores es el modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), desarrollado por Google.
¿Qué son los transformadores?
Los transformadores son una arquitectura de red neuronal que ha demostrado ser altamente efectiva para tareas de NLP, como la traducción automática, la generación de texto y el análisis de sentimientos. A diferencia de las redes neuronales recurrentes (RNN) o convolucionales (CNN), los transformadores no requieren procesar secuencialmente la entrada, lo que les permite aprender relaciones a larga distancia de manera más eficiente.
Funcionamiento de los transformadores
En un modelo de transformador, la entrada se descompone en tokens, que se procesan simultáneamente a través de capas de atención y capas feedforward. La atención es uno de los conceptos fundamentales en los transformadores, ya que permite que el modelo pondera la importancia de cada token en función de su contexto global en la secuencia.
Esto significa que los transformadores pueden capturar dependencias a largo plazo en el texto y producir representaciones de alta calidad que impulsan el rendimiento en una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural.
En resumen, los transformadores han marcado un antes y un después en el campo de la Inteligencia Artificial, abriendo nuevas posibilidades en el desarrollo de modelos cada vez más sofisticados y precisos para comprender y generar lenguaje humano.
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