Compreendendo Transformadores no Processamento de Linguagem Natural: Sua Funcionalidade e Aplicações no Mundo Real

Os transformadores desencadearam uma revolução no campo do Processamento de Linguagem Natural (PLN). Eles fornecem uma estrutura robusta para interpretar e gerar linguagem humana. Este post explora como os transformadores funcionam, sua eficácia, aplicações no mundo real e o papel dos codificadores e decodificadores, juntamente com técnicas para o ajuste fino desses modelos.

encode/decode

O que são Transformers?

Transformadores são um novo tipo de arquitetura de rede neural que surgiu no artigo "Attention is All You Need" de Vaswani et al. em 2017. Ao contrário dos modelos anteriores, que se baseavam principalmente em redes neurais recorrentes (RNNs) ou redes neurais convolucionais (CNNs), os transformadores utilizam um mecanismo de autoatenção para processar dados de entrada em paralelo. Essa abordagem única permite que eles capturem dependências de longo alcance em texto com muito mais eficácia.

A arquitetura apresenta um codificador e um decodificador, cada um composto por múltiplas camadas. O codificador processa o texto de entrada e gera representações baseadas na atenção, enquanto o decodificador usa essas representações para produzir o texto de saída. Por exemplo, o modelo BERT do Google, um transformador popular, possui mais de 340 milhões de parâmetros, permitindo-lhe gerenciar tarefas complexas de forma eficaz.

Como funcionam os transformadores no processamento de linguagem natural?

No cerne da arquitetura do transformador está o mecanismo de autoatenção, que permite ao modelo avaliar a importância de diferentes palavras em uma frase em relação umas às outras. Esse recurso é crucial para a compreensão do contexto e do significado, pois o significado de uma palavra pode variar de acordo com as palavras que a cercam.

Mecanismo de Autoatenção

O mecanismo de autoatenção funciona em três etapas principais, ilustradas a seguir:

1. Criação de Vetores de Consulta, Chave e Valor : Cada palavra na entrada é transformada em três vetores distintos: um vetor de consulta, um vetor de chave e um vetor de valor. Esses vetores derivam dos embeddings de palavras originais.

   
   

2. Cálculo das Pontuações de Atenção : Para cada palavra, as pontuações de atenção são calculadas calculando-se o produto escalar do seu vetor de consulta com os vetores-chave de todas as outras palavras. Isso produz uma pontuação que indica quanta atenção deve ser dedicada a cada palavra.

   
   

3. Geração de Saída : As pontuações de atenção são normalizadas por meio de uma função softmax, gerando uma saída calculada como uma soma ponderada dos vetores de valor. Os pesos correspondem às pontuações de atenção normalizadas.

   
   

Esse mecanismo de autoatenção permite que os transformadores capturem relacionamentos complexos em dados, tornando-os altamente eficazes em uma variedade de tarefas de PNL.

Eficácia dos Transformadores

Os transformadores demonstraram eficácia substancial devido a vários motivos principais:

1. Paralelização : Ao contrário das RNNs, que processam dados sequencialmente, os transformadores processam sequências inteiras simultaneamente. Esse processamento paralelo reduz o tempo de treinamento em 50% ou mais em comparação aos modelos tradicionais.

   
   

2. Dependências de Longo Alcance : Os transformadores são excelentes na captura de dependências de longo alcance em textos, um fator crítico para a compreensão precisa do contexto. Por exemplo, eles podem gerenciar frases com mais de 100 palavras com eficácia.

   
   

3. Escalabilidade : Simplesmente adicionando mais camadas e parâmetros, os transformadores podem facilmente ser ampliados para aprender com conjuntos de dados maiores. Por exemplo, o GPT-3 possui 175 bilhões de parâmetros, permitindo gerar textos mais coerentes e contextualmente relevantes.

   
   

4. Aprendizado de transferência : transformadores pré-treinados podem ser ajustados com conjuntos de dados relativamente pequenos, tornando-os versáteis para inúmeras aplicações, como adaptar um modelo treinado em dados de linguagem geral a um domínio específico, como documentos legais.

   
   

Aplicações reais de transformadores

Os transformadores têm aplicações versáteis em diversos campos, demonstrando sua capacidade de lidar com tarefas linguísticas complexas de forma eficaz. Aqui estão alguns exemplos notáveis:

1. Tradução automática

Uma das primeiras e mais significativas aplicações dos transformadores é a tradução automática. Por exemplo, o Google Tradutor utiliza arquiteturas de transformadores para aprimorar a precisão da tradução. Ao focar no contexto e nas nuances, ele melhorou a qualidade da tradução em até 85% em relação aos métodos anteriores.

2. Resumo de texto

Transformadores são amplamente utilizados para sumarização automática de textos, gerando resumos concisos a partir de documentos extensos. Eles podem identificar as ideias principais e fornecer resumos que capturam a essência do texto original. Por exemplo, modelos desenvolvidos por empresas como o Facebook podem condensar artigos em resumos que mantêm 90% das informações principais.

3. Análise de Sentimentos

Na análise de sentimentos, os transformadores analisam avaliações de clientes e postagens em redes sociais para determinar os sentimentos expressos. Essa capacidade é crucial para empresas que desejam entender a opinião pública. Por exemplo, um estudo descobriu que marcas que utilizam análise de sentimentos obtêm insights que podem aumentar a satisfação do cliente em 20%.

4. Chatbots e Assistentes Virtuais

Transformers são a espinha dorsal de muitos chatbots e assistentes virtuais modernos. Sua capacidade de entender as consultas dos usuários melhora a qualidade da interação, tornando as trocas mais naturais. Um exemplo bem conhecido é a assistente virtual Alexa, que utiliza transformers para aprimorar a experiência do usuário.

5. Geração de Conteúdo

Os Transformers também se destacam na geração de conteúdo, sendo capazes de produzir artigos, histórias e muito mais. O GPT-3 da OpenAI pode gerar textos que muitas vezes são indistinguíveis daqueles escritos por humanos. De fato, foi relatado que cerca de 75% dos leitores consideram os resultados escritos do GPT-3 atraentes.

Codificador e decodificador em transformadores

Os transformadores são compostos por dois componentes principais: o codificador e o decodificador. Cada um deles desempenha um papel vital no processamento e na geração de texto.

Codificador

O codificador processa o texto de entrada em um conjunto de representações baseadas na atenção. Ele consiste em várias camadas, cada uma contendo dois componentes principais:

1. Camada de autoatenção : esta camada calcula pontuações de atenção para palavras de entrada, permitindo que o modelo se concentre nas partes mais relevantes do texto.

   
   

2. Rede neural feed-forward : seguindo a camada de autoatenção, a saída passa por uma rede neural feed-forward que aplica transformações não lineares aos dados.

   
   

A saída do codificador consiste em incorporações de palavras contextualizadas que transmitem efetivamente o significado do texto de entrada.

Decodificador

O decodificador gera o texto de saída a partir das representações criadas pelo codificador. Inclui:

1. Camada de autoatenção mascarada : garante que o decodificador atenda apenas às palavras anteriores na saída, impedindo que ele acesse palavras futuras durante a geração.

   
   

2. Camada de Atenção do Codificador-Decodificador : Esta camada permite que o decodificador incorpore informações da saída do codificador.

   
   

3. Rede Neural Feed-Forward : Semelhante ao codificador, o decodificador apresenta uma rede feed-forward para processamento adicional.

   
   

O decodificador produz a sequência de saída final, que pode ser um texto em um idioma de destino ou uma resposta gerada.

Transformadores de ajuste fino

O ajuste fino adapta um transformador pré-treinado a uma tarefa ou conjunto de dados específico. Esse processo é vital para maximizar as vantagens dos transformadores para diferentes aplicações e geralmente envolve as seguintes etapas:

1. Selecionando um modelo pré-treinado : escolha um modelo que se alinhe à sua tarefa, como BERT ou T5.

   
   

2. Preparando o conjunto de dados : Reúna e pré-processe os dados relevantes. Isso geralmente envolve tokenização e criação de pares de entrada-saída adequados.

   
   

3. Treinamento do modelo : ajuste fino usando técnicas de aprendizagem de transferência, normalmente envolvendo algumas épocas com uma taxa de aprendizagem menor.

   
   

4. Avaliação de desempenho : avalie o desempenho do modelo em um conjunto de validação para confirmar se ele atinge a precisão desejada.

   
   

5. Implantação : quando estiver satisfeito com as métricas de desempenho, implante o modelo para aplicativos do mundo real.

   
   

O ajuste fino permite que as organizações aproveitem os recursos do transformador sem precisar de grandes recursos computacionais ou conjuntos de dados extensos.

Resumo

Os transformadores remodelaram o Processamento de Linguagem Natural, oferecendo ferramentas poderosas para a compreensão e geração da linguagem humana. Sua arquitetura distinta, caracterizada pela autoatenção e processamento paralelo, permite que identifiquem relações complexas em textos. Com aplicações que vão da tradução automática à criação de conteúdo, os transformadores são essenciais na área de PLN.

À medida que a tecnologia avança, as aplicações potenciais para transformadores permanecem vastas. As organizações podem explorar todo o seu potencial entendendo como eles funcionam e ajustando-os de forma eficaz para atender a necessidades específicas.