Introducción a los Transformers

Los transformers merecen un curso completo!

A grandes rasgos, los transformers son modelos especializados en detectar las formas en que los elementos de un dataset se influecian y se relacionan entre sí. Con base en ello pueden explicar cosas como generar resumenes.

Recomiendo mucho este video donde explican muy bien que es un transformer: Las REDES NEURONALES ahora prestan ATENCIÓN! - TRANSFORMERS ¿Cómo funcionan?

Introducción a los Transformers

El presente y futuro proximo de machine learning

Transformers como GPT-3

existen para areas como

• lenguaje
• series de tiempo
• Vision
• Audio
• Aprendizaje por refuerzo

¿Como funcionan?

Funcionan con la union de dos modelos un encoder que maneja el input y un decoder que da un output

El encoder y el decoder pueden funcionar como modelos separados, modelos que son solo Encoders y modelos que son solo Decoders

Encoder: Input

El encoder crea una abstracción de los datos ingresados que entiende el modelo

Existen modelos que son únicamente encoders como:

• BERT
• AKBERT
• XLM
• DistilBERT
• RoBERTa

pueden hacer tasks como:

• Clasificación de texto
• Reconocimiento de entidades en el texto
• Extracción de preguntas y respuestas de un texto

Decoder: Output

En base a la información abstraída se crea el output

Modelos decoders:

• GPT-Neo & GPT-J
• GPT, GPT-2, GPT-3, GPT-4
• TransformerXL
• CTRL

Pueden realizar tareas como

• Generacion de texto

algunos modelos que son encoder-decoder o secuencia a secuencia

• BART
• T5

Algunas de las aplicaciones/tasks de los modelos encode decoder las cuales son tareas multimodales

• Descripción de imágenes: en base a una imagen describe que hay en ella
• Traducción entre idiomas
• Generacion de resúmenes
• Generacion de imágenes desde el texto

Crear estos modelos desde 0 es muy costoso y muy complicado para un individuo u organización pequeña, para eso usamos el transfer learning

Yo actualmente trabajo en NER clínico con el formato de etiquetado BIO haciendo fine tuning con un modelo de unos españoles 😄, vine a seguir aprendiendo de este maravilloso mundo de los transformers. ¡Me pone muy feliz que un Latino labore en Hugging face, super crack, Omar!

Transformers: BERT - AKBERT - XLM - DistilBERT - RoBERTa

BERT es un método que permite realizar un entrenamiento previo de representaciones lingüísticas.

Lo acabo de saber!!

Gracias

Este curso cada vez se pone mejor 🚀🔥🏅

Pregunto a chat GPT qué es un transformer:

Un Transformer es una arquitectura de red neuronal que fue introducida en 2017 en el artículo “Attention Is All You Need” por Vaswani et al. A diferencia de las redes neuronales recurrentes (RNN) que procesan una secuencia de entrada de forma secuencial, los Transformers procesan toda la secuencia de entrada simultáneamente utilizando mecanismos de atención.

En un Transformer, la entrada se transforma a través de múltiples capas, cada una de las cuales consiste en dos subcapas: la capa de atención y la capa de alimentación hacia adelante. La capa de atención permite que el Transformer se centre en partes específicas de la entrada relevante para la tarea que está realizando, mientras que la capa de alimentación hacia adelante proporciona una red neuronal clásica que procesa la salida de la capa de atención.

Los Transformers se han utilizado en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la visión por computadora y la generación de texto. La arquitectura ha demostrado ser muy efectiva para tareas de NLP, en particular para el modelado de lenguaje y la traducción automática.