Revolução Transformer

Vamos falar sobre a revolução Transformer. E não, não estamos falando sobre robôs gigantes dos filmes, mas sim de uma tecnologia que mudou profundamente a forma como a Inteligência Artificial entende e processa linguagem. Em 2017, pesquisadores publicaram o artigo “Attention Is All You Need”, apresentando a arquitetura Transformer, um modelo que trouxe uma maneira mais eficiente de ensinar computadores a interpretar textos, analisar informações e gerar respostas cada vez mais naturais. Esse artigo é considerado um marco na história da Inteligência Artificial, pois apresentou uma nova abordagem que se tornou base para grande parte dos avanços recentes na área.

Antes do surgimento dos Transformers, o processamento de textos era feito principalmente por modelos sequenciais, como RNN e LSTM. Esses modelos analisavam as palavras uma de cada vez, seguindo a ordem da frase, como se estivessem lendo um texto linha por linha. Embora tenham sido importantes avanços para a época, eles apresentavam dificuldades para manter o contexto em textos maiores e exigiam mais tempo de processamento, já que cada palavra dependia da análise da anterior, limitando o desempenho em tarefas mais complexas.

Com o mecanismo de atenção introduzido pelos Transformers, o processamento passou a acontecer de forma simultânea, permitindo que o modelo analise várias partes do texto ao mesmo tempo e identifique relações entre palavras mesmo quando estão distantes na frase. Essa inovação possibilitou o desenvolvimento da IA generativa moderna, utilizada em ferramentas como chatbots inteligentes, tradutores automáticos e sistemas capazes de criar textos, imagens e outros conteúdos digitais. Como material complementar desta pesquisa, foi desenvolvido um notebook interativo utilizando o NotebookLM, disponível em: https://notebooklm.google.com/notebook/1d330bd3-b89d-45c1-862f-7c65c7f82388