T de Transformer: Como a tecnologia no coração do ChatGPT está transformando a Inteligência Artificial e o mundo

Introdução

O lançamento de modelos baseados em Transformers revolucionou o campo da Inteligência Artificial (AI, do Inglês Artificial Intelligence). Devido à sua capacidade de lidar com sequências longas de dados e seu tempo de treinamento relativamente rápido, o Transformer tornou-se uma escolha popular para várias tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo perguntas e respostas, análise de sentimentos e classificação de texto. Além disso, os modelos baseados em Transformers agora estão sendo usados para tarefas de visualização de imagens, como detecção de objetos e classificação de imagens. Este artigo explorará como a introdução de modelos baseados em Transformers impactou os produtos de AI, os modelos de negócios e o mercado de AI.

O que é um Transformer?

No contexto da AI, um Transformer refere-se a um tipo de arquitetura de rede neural que foi introduzido em um artigo de pesquisa de 2017 chamado “Attention Is All You Need” por Vaswani et al.

A arquitetura do Transformer é projetada para processar sequências de dados, como frases em linguagem natural, usando um mecanismo chamado de autocompreensão (self-attention). A autocompreensão permite que o modelo pondere a importância de diferentes partes da sequência de entrada ao gerar uma saída. Em termos mais simples, o Transformer usa uma técnica chamada atenção para “prestar atenção” em diferentes partes da entrada ao processá-la. Isso permite que ele compreenda melhor o contexto da entrada e produza saídas mais precisas. O Transformer se tornou uma escolha popular em tarefas de processamento de linguagem natural, como tradução de idiomas e perguntas e respostas, devido à sua capacidade de lidar com sequências longas de dados e ao tempo de treinamento relativamente rápido em comparação com outros modelos.

Aplicações de Transformers em linguagem

GPT (Generative Pretrained Transformer): Começando pelo motor do famoso ChatGPT, GPT (que poderia ser traduzido como Transformer Generativo Pré Treinado) é um modelo de linguagem em larga escala baseado em Transformer que pode gerar texto em linguagem natural coerente e diversificado. Ele tem sido usado para várias aplicações criativas, como gerar poesia e escrever histórias.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT é um modelo baseado em Transformer desenvolvido pelo Google, que pode ser ajustado para várias tarefas de processamento de linguagem natural, como perguntas e respostas, análise de sentimentos e classificação de texto.

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): T5 é um modelo baseado em Transformer que pode executar uma ampla variedade de tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo resumos de texto, tradução, perguntas e respostas, e muito mais. Ele usa uma abordagem “texto para texto”, o que significa que ele pode converter uma ampla variedade de tarefas de processamento de linguagem natural em um formato de texto unificado, facilitando o treinamento e uso.

Transformer-XL: Transformer-XL é uma variante da arquitetura Transformer que foi projetada para lidar com sequências mais longas de dados. Ele tem sido usado em várias tarefas de processamento de linguagem natural, como modelagem de idiomas e classificação de texto.

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach): RoBERTa é um modelo baseado em Transformer que foi projetado para melhorar o desempenho do BERT. Ele tem sido usado em várias tarefas de processamento de linguagem natural, como perguntas e respostas e classificação de texto, e alcançou resultados de ponta em vários conjuntos de dados de referência.

Aplicações de Transformers em visualização de imagens
DETR (Detection Transformer): DETR é um modelo baseado em Transformer que pode realizar detecção de objetos em imagens. Ele usa um conjunto de consultas aprendidas para atender a diferentes partes da imagem, permitindo identificar e localizar objetos em uma única passagem, sem usar caixas âncora ou propostas de região.

ViT (Vision Transformer): ViT é um modelo baseado em Transformer que pode realizar tarefas de classificação de imagens, como identificar o objeto principal em uma imagem ou reconhecer uma categoria específica de imagens. Ele aplica a arquitetura Transformer ao domínio visual, dividindo uma imagem em patches e tratando cada patch como uma “palavra” a ser processada pelo Transformer.

DeiT (Data-efficient image Transformers): DeiT é um modelo baseado em Transformer que pode realizar tarefas de classificação de imagens usando significativamente menos imagens de treinamento do que modelos anteriores. Ele usa uma combinação de técnicas de destilação e aumento de dados para obter desempenho de ponta com menos imagens de treinamento.

TVT (Temporal Vision Transformer): TVT é um modelo baseado em Transformer que pode realizar reconhecimento de ações em vídeos. Ele usa a arquitetura Transformer para modelar as relações temporais entre quadros em um vídeo, permitindo reconhecer ações e gestos complexos.

SETR (Spatially Enhanced Transformer): SETR é um modelo baseado em Transformer que pode realizar segmentação semântica, que envolve atribuir um rótulo a cada pixel em uma imagem. Ele usa a autocompreensão para capturar dependências de longo alcance entre pixels e aplica um mecanismo de agrupamento piramidal espacial para incorporar informações em várias escalas.

Como a introdução dos Transformers está impactando a forma como os produtos de Inteligência Artificial são construídos?

A introdução de modelos baseados em Transformers mudou significativamente a forma como os sistemas de inteligência artificial (AI) são projetados e desenvolvidos. Aqui estão algumas maneiras pelas quais os transformers estão influenciando o campo da AI:

Manuseio de sequências longas de dados: Uma das principais vantagens da arquitetura Transformer é sua capacidade de lidar com sequências longas de dados, como frases em linguagem natural ou quadros em um vídeo. Isso levou ao desenvolvimento de novos modelos que podem processar e compreender entradas mais longas e complexas do que era possível anteriormente.

Precisão aprimorada: O mecanismo de atenção usado nos transformers permite que o modelo foque nas partes mais relevantes da entrada ao gerar uma saída. Isso pode resultar em previsões mais precisas e sensíveis ao contexto, especialmente em tarefas de processamento de linguagem natural, como tradução de idiomas e perguntas e respostas.

Redução do tempo de treinamento: Comparados a modelos anteriores, os transformers podem ser treinados de forma mais rápida e eficiente. Isso ocorre em parte pela paralelização dos cálculos de autocompreensão, que podem ser realizados em todas as posições na sequência de entrada simultaneamente.

Aprendizado de transferência: Muitos modelos baseados em transformers são pré-treinados em grandes quantidades de dados e, em seguida, ajustados para tarefas específicas. Essa abordagem, chamada de aprendizado de transferência, permite que os modelos aproveitem o conhecimento aprendido de uma tarefa para melhorar o desempenho em outra tarefa, resultando em aprendizado mais rápido e preciso.

Versatilidade: A arquitetura Transformer pode ser aplicada a uma ampla gama de tarefas, desde processamento de linguagem natural até visão computacional. Essa versatilidade permite que pesquisadores e desenvolvedores usem uma única arquitetura de modelo para várias tarefas, reduzindo a necessidade de modelos especializados e facilitando o compartilhamento de modelos e dados entre domínios.

No geral, a introdução de modelos baseados em transformers abriu novas possibilidades para sistemas de AI e levou a avanços significativos no processamento de linguagem natural, visão computacional e outros campos. Podemos esperar ver ainda mais aplicações inovadoras dessa arquitetura no futuro.

Como os Transformers estão impactando os modelos de negócios de AI e o mercado de AI?

A introdução de modelos baseados em Transformers e a mudança na forma como desenvolvemos produtos de AI tiveram um impacto significativo nos modelos de negócios e no mercado de inteligência artificial como um todo. Aqui estão algumas maneiras pelas quais os transformers estão influenciando o mercado de AI:

Democratização da AI: Os modelos baseados em transformers tornaram mais fácil para empresas de todos os tamanhos desenvolverem e implantarem aplicativos de AI. Modelos pré-treinados estão disponíveis para uma ampla gama de tarefas, permitindo que as empresas incorporem rapidamente a AI em seus produtos e serviços.

Customização: A flexibilidade da arquitetura Transformer permite que as empresas personalizem os modelos para suas necessidades específicas. Isso pode levar a modelos mais precisos e eficientes, além de aumentar a vantagem competitiva.

Redução de custos: A capacidade de reutilizar modelos pré-treinados e o aprendizado de transferência reduziu a necessidade de grandes quantidades de dados de treinamento rotulados, resultando em economia de custos para as empresas.

Novas oportunidades: A introdução de modelos baseados em transformers criou novas oportunidades para as empresas desenvolverem produtos e serviços de AI inovadores. Por exemplo, a capacidade de lidar com sequências longas de dados levou a novos aplicativos no processamento de linguagem natural, como chatbots e tradução de idiomas.

Competição: A maior acessibilidade e facilidade de uso da AI levaram a um aumento da concorrência no mercado. As empresas devem se manter atualizadas com as últimas tecnologias de AI e incorporá-las em seus produtos e serviços para se manterem competitivas.

No geral, a introdução de modelos baseados em transformers tornou a AI mais acessível e personalizável para as empresas, permitindo o desenvolvimento de produtos e serviços inovadores. Isso resultou em um mercado de AI mais dinâmico e competitivo, com um rápido avanço em várias áreas de aplicação.

Conclusão

A arquitetura baseada em Transformers impactou significativamente o mercado de Inteligência Artificial, permitindo o processamento de maiores e mais complexas sequencias de entrada, melhorando a acuracidade, reduzindo o tempo de treinamento, potencializando a transferência de treinamento e aumentando a versatilidade. Modelos baseados em Transformers, como GPT, BERT, DETR e ViT foram desenvolvidos para uma ampla gama de tarefas em processamento de linguagem natural e visão computacional, trazendo avanços significativos nessas áreas. Esses avanços impactaram os modelos de negócio e o mercado de AI abrindo novas possibilidades para sistemas baseados em AI e criando novas oportunidades para negócios incluirem AI em seus produtos e serviços. Conforme os modelos baseados em Transformers seguirem evoluindo, podemos esperar ver ainda mais aplicações inovadoras, bem como esta arquitetura estruturando o futuro da Inteligência Artificial.