Transformers em Linguagem Simples

Transformers são a tecnologia por trás do ChatGPT, BERT e quase todos os modelos de IA modernos. Vamos entender o que são sem a matemática.

A Grande Ideia

Imagine que você está lendo uma sentença. Para entender cada palavra, você precisa considerar todas as outras palavras ao redor. A palavra “banco” significa algo diferente em “banco do rio” vs “banco de poupança”. Transformers fazem exatamente isso - eles olham para todas as palavras simultaneamente para entender contexto. Este é seu superpoder.

Antes dos Transformers

O Jeito Antigo (RNNs)

Modelos de IA anteriores liam texto como humanos - uma palavra por vez, da esquerda para direita:

The → cat → sat → on → the → mat

Problemas:

Lento (não pode ler palavras em paralelo)
Esquecido (perde contexto em textos longos)
Difícil de treinar (informação se perde)

A Revolução Transformer (2017)

Transformers mudaram tudo lendo todas as palavras de uma vez:

[The, cat, sat, on, the, mat] → Todas processadas juntas

Benefícios:

Rápido (processamento paralelo)
Melhor entendimento de contexto
Lida bem com textos longos
Mais fácil de treinar

Como Transformers Funcionam

Pense em transformers como tendo três componentes principais:

1. Mecanismo de Atenção

A parte de “atenção” é como destacar palavras importantes ao ler. Exemplo de sentença: “O animal não cruzou a rua porque estava muito cansado” O transformer descobre:

“estava” se refere a “animal” (não “rua”)
“cansado” se relaciona com “animal”
Isso determina o significado

Atenção cria conexões entre palavras relacionadas, não importa quão distantes estejam.

2. Codificação Posicional

Como transformers veem todas as palavras de uma vez, eles precisam saber a ordem das palavras. Sem informação de posição:

“Cachorro morde homem” = “Homem morde cachorro” (muito diferente!)

Transformers adicionam informação de posição a cada palavra:

Palavra 1: “Cachorro” + [posição 1]
Palavra 2: “morde” + [posição 2]
Palavra 3: “homem” + [posição 3]

3. Redes Feed-Forward

Depois de entender relacionamentos (atenção), o modelo processa esta informação através de redes neurais para:

Extrair significado
Fazer previsões
Gerar respostas

Encoder vs Decoder

Transformers vêm em três sabores:

Encoder-Only (BERT)

O que faz: Entende texto profundamente Como: Um leitor cuidadoso que analisa cada palavra Bom para:

Classification
Entender contexto
Extrair informações
Análise de sentimento

Como funciona: Lê todas as palavras para construir entendimento

Decoder-Only (GPT)

O que faz: Gera texto Como: Um escritor criando conteúdo palavra por palavra Bom para:

Geração de texto
Chatbots
Completar código
Escrita criativa

Como funciona: Prevê a próxima palavra com base em palavras anteriores

Encoder-Decoder (T5)

O que faz: Transforma texto Como: Um tradutor lendo um idioma e escrevendo outro Bom para:

Tradução
Resumo
Resposta a perguntas
Transformação de texto

Como funciona: Encoder lê entrada, decoder gera saída

Self-Attention Explicado

A inovação chave dos transformers é “self-attention” - a capacidade de relacionar cada palavra com todas as outras palavras.

Exemplo Simples

Sentença: “O gato sentou no tapete” Self-attention cria uma grade mostrando o quanto cada palavra se relaciona com outras:

        O  gato  sentou  no  o  tapete
O      •    •    ○    ○    ○    ○
gato      •    •    •    ○    ○    ○
sentou      ○    •    •    •    ○    •
no       ○    ○    •    •    •    •
o      •    ○    ○    •    •    •
tapete      ○    ○    •    •    •    •

• = Relacionamento forte
○ = Relacionamento fraco

O modelo aprende esses relacionamentos durante o treinamento.

Multi-Head Attention

Transformers usam múltiplas “cabeças” de atenção - como ter múltiplos especialistas cada um procurando por diferentes padrões:

Cabeça 1: Procura relacionamentos gramaticais
Cabeça 2: Procura significado semântico
Cabeça 3: Procura relacionamentos de entidades
Cabeça 4: Procura conexões temporais
(e muitas mais…)

Todas essas perspectivas se combinam para entendimento rico.

Camadas e Profundidade

Transformers empilham múltiplas camadas, cada uma adicionando mais entendimento: Camada 1: Padrões básicos (gramática, relacionamentos simples) Camada 2: Frases e conceitos simples Camada 3: Sentenças e contexto Camada 4: Parágrafos e temas … Camada N: Entendimento profundo e abstrato Mais camadas = entendimento mais profundo (mas também mais computação necessária)

Por Que Transformers Dominam

Paralelização

Modelos antigos: Processam palavras sequencialmente (lento) Transformers: Processam todas as palavras simultaneamente (rápido) Isso torna o treinamento muito mais rápido em GPUs modernas.

Dependências de Longo Alcance

Podem conectar informações através de longas distâncias:

Início e fim de um documento
Pergunta e resposta separadas por parágrafos
Contexto de muito antes

Transfer Learning

Transformers treinados em texto geral podem ser fine-tunados para tarefas específicas:

Pré-treine na Wikipedia (conhecimento geral)
Fine-tune em textos médicos (especializado)

Escalabilidade

Transformers melhoram com:

Mais dados
Mais parâmetros
Mais computação

Esta escalabilidade previsível permite modelos enormes como GPT-4.

Modelos Transformer Comuns

Família BERT

BERT: Entendimento bidirecional
RoBERTa: BERT robustamente otimizado
DistilBERT: BERT menor e mais rápido
ALBERT: BERT mais leve

Família GPT

GPT-2: Geração de texto inicial
GPT-3: Geração em larga escala
GPT-4: Capacidades multimodais

Família T5/BART

T5: Framework unificado texto-para-texto
BART: Autoencoder de remoção de ruído
mT5: T5 multilíngue

Especializados

CLIP: Visão e linguagem
Whisper: Reconhecimento de fala
LayoutLM: Entendimento de documentos

Tamanhos de Transformers

Tamanho	Parâmetros	Camadas	Caso de Uso
Tiny	Menos de 100M	4-6	Dispositivos móveis, edge
Small	100-500M	6-12	Aplicações padrão
Base	500M-1B	12-24	Sistemas de produção
Large	1B-10B	24-48	Alto desempenho
XL	10B+	48+	State-of-the-art

Requisitos Computacionais

Treinamento

Modelos pequenos: Horas em GPU única
Modelos médios: Dias em múltiplas GPUs
Modelos grandes: Semanas em clusters GPU

Inferência

Modelos pequenos: CPU capaz
Modelos médios: GPU única
Modelos grandes: Múltiplas GPUs

Fórmula de Memória (Aproximada)

Parâmetros × 4 bytes = Tamanho do modelo
Adicione 2-3x para treinamento (gradients, optimizer)
Exemplo: 1B parâmetros ≈ 4GB modelo, 12GB para treinamento

Otimizações e Variantes

Flash Attention

Torna cálculo de atenção muito mais rápido reorganizando acesso à memória.

Sparse Attention

Apenas atende a tokens importantes em vez de todos os tokens.

Transformers Eficientes

Linformer: Atenção de complexidade linear
Performer: Usa features aleatórias
Reformer: Camadas reversíveis

Mixture of Experts (MoE)

Use diferentes redes “especialistas” para diferentes entradas, ativando apenas o necessário.

Limitações

Complexidade Quadrática

Custo de atenção cresce quadraticamente com comprimento da sequência:

100 tokens: 10.000 comparações
1.000 tokens: 1.000.000 comparações

Janelas de Contexto

Comprimento de entrada limitado:

BERT: 512 tokens
GPT-3: 4.096 tokens
GPT-4: 32.000 tokens
Claude: 100.000+ tokens

Custo Computacional

Modelos grandes são caros para treinar e executar.

Falta de Verdadeiro Entendimento

Apesar de habilidades impressionantes, transformers não “entendem” verdadeiramente - eles encontram padrões.

Direções Futuras

Melhorias de Eficiência

Mecanismos de atenção melhores
Modelos esparsos
Quantization
Distillation

Contexto Mais Longo

Estender janelas de contexto
Atenção eficiente de longo alcance
Processamento hierárquico

Multimodal

Combinando texto, imagem, áudio, vídeo
Arquiteturas unificadas
Entendimento cross-modal

Implicações Práticas

Para Treinamento

Comece com transformers pré-treinados
Faça fine-tuning em sua tarefa específica
Use tamanho de modelo apropriado para seus dados

Para Implantação

Considere versões destiladas para produção
Use quantization para reduzir tamanho
Implemente cache para eficiência

Para Seleção

Encoder para tarefas de entendimento
Decoder para tarefas de geração
Encoder-decoder para tarefas de transformação

Próximos Passos

Tipos de Modelos

Explore diferentes arquiteturas

Escolhendo Sua Abordagem

Selecione o método de treinamento certo

Começando

Fundamentos de Treinamento IA

Conceitos Básicos

Seleção de Interface

​Transformers em Linguagem Simples

​A Grande Ideia

​Antes dos Transformers

​O Jeito Antigo (RNNs)

​A Revolução Transformer (2017)

​Como Transformers Funcionam

​1. Mecanismo de Atenção

​2. Codificação Posicional

​3. Redes Feed-Forward

​Encoder vs Decoder

​Encoder-Only (BERT)

​Decoder-Only (GPT)

​Encoder-Decoder (T5)

​Self-Attention Explicado

​Exemplo Simples

​Multi-Head Attention

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​Dependências de Longo Alcance

​Transfer Learning

​Escalabilidade

​Modelos Transformer Comuns

​Família BERT

​Família GPT

​Família T5/BART

​Especializados

​Tamanhos de Transformers

​Requisitos Computacionais

​Treinamento

​Inferência

​Fórmula de Memória (Aproximada)

​Otimizações e Variantes

​Flash Attention

​Sparse Attention

​Transformers Eficientes

​Mixture of Experts (MoE)

​Limitações

​Complexidade Quadrática

​Janelas de Contexto

​Custo Computacional

​Falta de Verdadeiro Entendimento

​Direções Futuras

​Melhorias de Eficiência

​Contexto Mais Longo

​Multimodal

​Implicações Práticas

​Para Treinamento

​Para Implantação

​Para Seleção

​Próximos Passos