Transformers – GPT, BERT

a arquitetura que transformou o processamento de linguagem

Transformers são modelos baseados apenas em mecanismo de atenção, sem camadas recorrentes ou convoluções. Introduzidos no artigo “Attention is All You Need” em 2017, eles revolucionaram a área. Diferente de RNNs, Transformers processam todas as palavras simultaneamente, permitindo paralelização total. Primeiramente, cada palavra se relaciona com todas as outras através de atenção multi-cabeça. Além disso, embeddings posicionais codificam a ordem das palavras na sequência. Essa arquitetura permite treinar modelos muito maiores com mais eficiência. Transformers se tornaram o padrão para praticamente todas as tarefas de NLP.

bert: entendendo contexto bidirecional

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um modelo pré-treinado da Google. Ele utiliza apenas o codificador do Transformer para entender linguagem de forma bidirecional. Primeiramente, BERT é treinado com duas tarefas: masked language modeling e next sentence prediction. Além disso, ele vê o contexto à esquerda e à direita simultaneamente durante o treinamento. Por exemplo, em “Eu fui ao [MASK] comprar pão”, BERT prevê “mercado”. Esse entendimento bidirecional torna BERT excelente para tarefas de compreensão de linguagem. É amplamente usado em classificação de texto, respostas a perguntas e análise de sentimentos.

gpt: gerando texto coerente

GPT (Generative Pre-trained Transformer) da OpenAI utiliza apenas o decodificador do Transformer. Diferente de BERT, GPT é autoregressivo: gera texto palavra por palavra sequencialmente. Primeiramente, ele é treinado para prever a próxima palavra em sequências massivas de texto. Além disso, esse treinamento gera modelos com capacidade impressionante de gerar texto coerente. GPT-3, com 175 bilhões de parâmetros, demonstrou capacidade de realizar tarefas sem fine-tuning específico. Por exemplo, GPT pode escrever artigos, responder perguntas e até programar código. É a base de aplicações como ChatGPT e sistemas de geração de conteúdo.

impacto e convergência entre arquiteturas

Transformers unificaram o processamento de linguagem em torno de uma arquitetura única e poderosa. Primeiramente, modelos baseados em Transformers superaram recordes em todas as principais tarefas de NLP. Além disso, a arquitetura se expandiu para outras áreas como visão (ViT) e áudio. BERT e GPT representam duas filosofias complementares: compreensão profunda versus geração criativa. Modelos modernos combinam características de ambos em arquiteturas híbridas. Para iniciantes, Transformers mostram como atenção e escala transformaram a inteligência artificial. São a base da revolução atual em IA generativa e compreensão de linguagem.