Transformers são um dos avanços mais significativos na área de Inteligência Artificial, especialmente no Processamento de Linguagem Natural (NLP). Introduzidos no artigo “Attention Is All You Need” (2017) pelo Google, os Transformers revolucionaram o campo ao substituir arquiteturas tradicionais, como RNNs e LSTMs, trazendo maior eficiência e capacidade de paralelismo.
Principais características dos Transformers:
✅ Mecanismo de Atenção – Permite que o modelo foque em diferentes partes do texto simultaneamente, melhorando a compreensão contextual.
✅ Aprendizado Paralelo – Diferente das redes recorrentes, os Transformers processam palavras simultaneamente, acelerando o treinamento.
✅ Versatilidade – Aplicáveis em tarefas como tradução automática, geração de texto, sumarização, chatbots e visão computacional.
Modelos populares baseados em Transformers:
🚀 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – Modelo bidirecional focado em entender o contexto das palavras.
🚀 GPT (Generative Pre-trained Transformer) – Especializado em geração de texto de forma natural e coerente.
🚀 T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) – Trata todas as tarefas de NLP como problemas de conversão de texto.
🚀 Whisper – Modelo da OpenAI para reconhecimento automático de fala.
A biblioteca Transformers, da Hugging Face, tornou o uso desses modelos acessível para desenvolvedores, permitindo que sejam integrados facilmente em aplicações.
