Una inmersión técnica profunda en Transformers. El núcleo de los LLM y los modelos de difusión

Orbofi está a la vanguardia de la inteligencia artificial, ampliando los límites de lo que la IA puede crear aprovechando el poder de los modelos de Transformer. Nuestra misión es desbloquear nuevas posibilidades en la creación de contenido y más allá, revolucionando la forma en que interactuamos y creamos contenido visual.

Los componentes clave de una arquitectura Transformer son los siguientes:

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  • Mecanismo de autoatención: esta es la principal innovación de Transformers. Permite que el modelo sopese la importancia de los diferentes elementos de entrada entre sí para un cálculo específico. El mecanismo de autoatención calcula las puntuaciones de atención mediante un conjunto de pesos que se pueden aprender denominados matrices de consulta, clave y valor. Estas puntuaciones se utilizan para generar una representación ponderada de la secuencia de entrada, lo que permite que el modelo se centre en partes relevantes de la entrada.
  • Atención de múltiples cabezales: esta es una extensión del mecanismo de autoatención, donde se calculan en paralelo múltiples operaciones de autoatención. El propósito es capturar diferentes aspectos de la secuencia de entrada y crear una representación más rica de los datos. Las salidas de los múltiples cabezales se concatenan y se transforman linealmente para producir el resultado final.
  • Redes Feed-Forward (FFN) en función de la posición: se utilizan para procesar la salida del mecanismo de atención de cabezales múltiples. Consisten en dos transformaciones lineales con una función de activación no lineal (p. ej., ReLU) en el medio. Los FFN ayudan a capturar las dependencias locales en los datos de entrada.
  • Codificación posicional: dado que los transformadores no tienen capacidades de procesamiento secuencial inherentes como los RNN, las codificaciones posicionales se agregan a las incrustaciones de entrada para proporcionar información sobre las posiciones relativas de los elementos en la secuencia. Esto permite que el modelo diferencie entre palabras en diferentes posiciones en una oración.
  • Normalización de capas: esta técnica se utiliza para estabilizar el proceso de aprendizaje y mejorar la convergencia. La normalización de capas normaliza los resultados de una capa calculando la media y la desviación estándar en las dimensiones de la característica y escalando el resultado en consecuencia.
  • Conexiones residuales: se utilizan para facilitar el entrenamiento de redes profundas al permitir el flujo de gradiente a través de la red. La entrada a una capa se agrega a la salida de esa capa antes de pasar a la siguiente capa, lo que permite que el modelo aprenda funciones residuales de manera más efectiva.
  • La arquitectura de Transformer generalmente consta de una pila de codificador y decodificador, y cada pila contiene varias capas de autoatención, FFN en función de la posición, normalización de capa y conexiones residuales. El codificador procesa la secuencia de entrada, y el decodificador genera la secuencia de salida de forma autorregresiva, condicionada a la secuencia de entrada y las salidas anteriores.

    Los transformadores se han convertido en la piedra angular de la investigación moderna de la PNL y han llevado al desarrollo de modelos de última generación como BERT, GPT y T5, que han logrado un rendimiento notable en una amplia gama de tareas de la PNL.

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    Además, nos dedicamos a mejorar las capacidades de razonamiento de los modelos de Transformer y abordar el problema del sesgo y la equidad. Al abordar estos desafíos de frente, nuestro objetivo es crear un sistema de IA que no solo sea poderoso sino también justo, transparente y responsable.

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