Arquiteturas Transformer: Entendendo as Diferentes Abordagens

O campo de processamento de linguagem natural tem experimentado um crescimento significativo nos últimos anos, em grande parte devido ao desenvolvimento de arquiteturas transformer. No entanto, com a variedade de modelos disponíveis, é importante entender as diferenças entre eles e como são utilizados. Neste artigo, vamos explorar as três principais arquiteturas transformer: modelos encoder-only, modelos encoder-decoder e modelos decoder-only.

Modelos Encoder-Only

Os modelos encoder-only são projetados para processar sequências de texto e produzir um vetor de comprimento fixo que representa o texto. Exemplos de modelos como BERT, RoBERTa, Albert e DeBERTa são utilizados para tarefas downstream, como classificação de texto, análise de sentimentos e marcação de seqüência. No entanto, eles têm uma limitação importante: não podem gerar texto, apenas entender o texto e produzir uma Representatives de vetor de embeddings.

Modelos Encoder-Decoder (Modelos Sequence-to-Sequence)

Os modelos encoder-decoder, também conhecidos como modelos sequence-to-sequence, combinam um encoder para processar a sequência de entrada e um decoder para produzir uma saída sequência. Exemplos de modelos como T5, BART e o modelo original transformer são utilizados para tarefas como tradução de máquina, resumo e legendagem de imagens. É possível controlar o processo de decodificação utilizando tags especiais (códigos de controle).

Modelos Decoder-Only (Modelos de Linguagem)

Os modelos decoder-only, também conhecidos como modelos de linguagem, são similares aos modelos encoder-decoder, mas sem um encoder. Eles geram texto de forma autoregressiva, um token por vez. Exemplos de modelos como a família de modelos GPT (OpenAI), POM (Google), Chinchilla (DeepMind) e Lama (Meta) são utilizados para tarefas como geração de texto criativo e resposta a perguntas. É possível controlar a saída do modelo utilizando prompts, que são instruções dadas ao modelo como um prefixo de texto.

Prompting como Técnica

A técnica de prompting tem se mostrado uma ferramenta poderosa para resolver problemas de processamento de linguagem natural, como resposta a perguntas e tarefas de escrita criativa, como poesia. Os modelos decoder-only são eficazes para gerar texto fluente e podem funcionar com apenas alguns exemplos, sem precisar de fine-tuning. No entanto, uma desvantagem é que pode ser difícil controlar a saída do modelo, pois ela pode ser influenciada tanto pelos dados de entrada quanto pelas instruções, podendo levar a consequências indesejadas.

Em resumo, é fundamental entender as principais diferenças entre as arquiteturas transformer e como elas são utilizadas para resolver problemas de processamento de linguagem natural. Ao reconhecer as fortes e fracos de cada modelo, podemos desenvolver soluções mais eficazes para uma variedade de tarefas.