Transformadores: A Revolução Silenciosa da Inteligência Artificial
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- #Inteligência Artificial (IA)
Esse é um resumo de como funciona o chatGPT por de baixo dos panos para quem tiver interesse. Resumo baseado no paper “An Introduction to Transformers” by Richard E. University of Cambridge e nos videos do canal 3Blue1Brown sobre Deep Learning.
Os transformadores:
Mas o que exatamente são transformadores e como eles funcionam? Em termos simples, os transformadores são arquiteturas que processam sequências de dados, como palavras em um texto ou pixels em uma imagem, aprendendo relações entre esses elementos e usa essa informação para gerar novas frases, traduzir idiomas gerar imagens, vídeos, descrições ...etc. O Deep Learning (DL) e Machine Learning (ML) são fundamentais na tecnologia de transformadores. A proposta é utilizar dados para treinar modelos capazes de executar tarefas complexas, como reconhecimento de padrões, previsões e tomada de decisões. O deep learning foca em modelos com várias camadas de processamento, inspirados no cérebro humano, para realizar essas tarefas. Os transformadores, uma inovação no campo do deep learning, são excepcionais no tratamento de dados sequenciais aproveitando suas múltiplas camadas para aprender relações complexas e decifrar informações avançadas dos dados. O sucesso dos transformadores se apoia no machine learning, aprendendo diretamente dos dados.
Os transformadores são componentes de redes neurais que revolucionaram o campo da inteligência artificial. Essa tecnologia, inicialmente aplicada ao processamento de linguagem natural, agora se estende a áreas como visão computacional e modelagem espaço-temporal, impulsionando avanços em diversas áreas. A "mágica" por trás do sucesso dos transformadores está em seu mecanismo de auto atenção. Essa técnica permite que a rede "preste atenção" aos elementos mais relevantes em uma sequência, aprendendo relações complexas entre os dados. Por exemplo, ao processar uma imagem, o transformador pode focar em regiões específicas que indicam a presença de um objeto. A capacidade de processar sequências de forma eficiente e aprender relações complexas torna os transformadores ferramentas poderosas para a IA. Eles impulsionam a criação de chatbots mais realistas, tradutores mais precisos, sistemas de visão computacional mais eficientes e até mesmo modelos climáticos mais precisos. Apesar de sua complexidade, os transformadores estão se tornando cada vez mais acessíveis. Frameworks de código aberto como Hugging Face e bibliotecas como PyTorch, TensorFlow simplificam a implementação e o uso dessa tecnologia.
Mergulhando na Álgebra Linear dos Transformadores
A base dos transformadores é o mecanismo de auto atenção (Self-Attention) que opera através de operações de multiplicação de matrizes. A auto atenção calcula a relevância de um token em relação a todos os outros tokens na sequência, através de uma matriz de atenção N×N. Queries, Keys e Values: Os vetores de cada token são projetados em três vetores: queries, keys e values. Matriz de atenção, é calculada através de um produto escalar entre os vetores de query e key de cada par de tokens. Essa operação é normalizada por uma função softmax, resultando em uma matriz de atenção com valores entre 0 e 1, que representa a importância relativa de cada token em relação a outros tokens. Combinação de Values: Os vetores de value de cada token são ponderados pelos valores correspondentes da matriz de atenção, e a soma ponderada representa a nova representação do token, incorporando informações sobre sua relação com outros tokens na sequência.
Para aumentar a capacidade do modelo e capturar diferentes tipos de relações, o Multi-Head Self-Attention (MHSA), utiliza múltiplas heads de atenção em paralelo. Cada head possui suas próprias matrizes de projeção para queries, keys e values, resultando em múltiplas matrizes de atenção, que são concatenadas e projetadas para a dimensão final.
Os transformadores são construídos com camadas que combinam MHSA com camadas de rede neural feed-forward (MLP). Essas camadas, aplicadas repetidamente, refinam a representação da sequência, capturando relações mais complexas e abstrações de alto nível. Normalizando as conexões residuais para melhorar a estabilidade e o treinamento, os transformadores utilizam técnicas de normalização (LayerNorm) e conexões residuais,
no processo de LayerNorm normaliza os vetores de cada token para uma média zero e desvio padrão unitário, garantindo que a magnitude dos vetores seja similar durante o treinamento. Processo de conexões residuais permitem que o modelo aprenda a fazer pequenas alterações na representação em cada camada, evitando problemas de **"vanishing gradients" e facilitando o aprendizado.
A maioria dos cálculos em transformadores envolve operações com matrizes multidimensionais, como matrizes 3D (tensor) que representam a sequência de entrada, a matriz de atenção e as matrizes de projeção usadas no MHSA. As operações de multiplicação de matrizes, soma e normalização são aplicadas a essas matrizes, permitindo a extração de informações complexas e a criação de representações ricas para os dados. O desenvolvimento de transformadores estimulou pesquisas em álgebra linear, assim aconteceu avanços em álgebra linear, com foco em otimizar operações com matrizes multidimensionais e explorar novas técnicas de atenção. Novas formas de atenção, como atenção esparsa e atenção autorregressiva, foram desenvolvidas para aumentar a eficiência e reduzir o custo computacional.
A compreensão da álgebra linear e do uso de matrizes multidimensionais é essencial para entender como os transformadores funcionam. A capacidade de manipular matrizes de forma eficiente, aplicar operações lineares e combinar diferentes tipos de atenção permite que esses modelos aprendam representações poderosas para dados sequenciais, impulsionando avanços em diversas áreas da inteligência artificial.
Resumindo a um grosso modo, não é uma "inteligência artificial" autoconsciente que gera os textos, imagem, vídeos, conversas etc... e sim matemática avançada e código.
