O Transformer é uma arquitetura de modelo de aprendizado de máquina que se destacou, especialmente em tarefas de Processamento Natural de Linguagem (PNL), em comparação com Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e Redes Neurais Convolucionais (CNNs). Enquanto as RNNs são adequadas para dados sequenciais, como texto, e as CNNs são eficazes em tarefas relacionadas a imagens, o Transformer supera algumas limitações dessas arquiteturas.
O Transformer utiliza mecanismos de autoatenção para capturar dependências globais entre os elementos de entrada, permitindo processamento paralelo e eficiência em hardware moderno. Ele consiste em um codificador e um decodificador, ambos compostos por camadas que incorporam autoatenção e camadas feedforward. O mecanismo de autoatenção permite ao modelo focar em diferentes partes da sequência de entrada, facilitando a captura de dependências de longo alcance.
Principais características do Transformer:
1. **Paralelização:** Os Transformers podem processar elemen…
