El Transformer es una arquitectura de red neuronal que ha redefinido el campo de la inteligencia artificial, introducida en 2017 con el artículo 'Attention is All You Need'. Su principal ventaja radica en el mecanismo de atención auto, que permite procesar secuencias completas y capturar dependencias a largo plazo con mayor eficiencia que las arquitecturas anteriores. Esta tecnología es la base de modelos de generación de texto como GPT de OpenAI, Llama de Meta y Gemini de Google, así como de aplicaciones en visión por computadora, predicción de estructuras proteicas y juegos de estrategia.
El funcionamiento de estos modelos se basa en la predicción del siguiente token. El proceso comienza con la tokenización, donde el texto se divide en unidades manejables, y luego se convierten en vectores numéricos mediante la capa de embeddings. En el caso de GPT-2 (small), cada token se representa como un vector de 768 dimensiones, almacenado en una matriz de 39 millones de parámetros. Para capturar la posición, se añade una codificación posicional, y la suma de ambas representa el input final.
El núcleo del procesamiento es el bloque Transformer, compuesto por mecanismos de atención multi-cabeza y capas de red neuronal múltiple (MLP). La atención multi-cabeza permite al modelo capturar relaciones sintácticas y semánticas desde múltiples perspectivas simultáneas, mejorando la representatividad del lenguaje. Este enfoque en capas permite al modelo construir representaciones cada vez más complejas a medida que avanza por las secuencias, facilitando la generación de texto coherente y contextual.