Por que os maiores avanços em Inteligência Artificial dependem do transformer
As ferramentas mais poderosas de inteligência artificial (IA) da atualidade – que conseguem resumir documentos, gerar obras de arte, escrever poesias e até prever como proteínas complexas se dobram – têm algo em comum. Todas elas se apoiam na arquitetura chamada transformer. Além disso, essa arquitetura neural revolucionou a forma como as máquinas processam informações, aproximando seu funcionamento da cognição humana.
Limitações dos modelos anteriores e a revolução do transformer
Antes da popularização do transformer, a maior parte dos modelos de IA usava redes neurais recorrentes. Entretanto, essas redes processavam textos em pequenas janelas, da esquerda para a direita, lembrando apenas as palavras imediatamente anteriores. Embora funcionasse para frases curtas, esse método apresentava limitações para textos mais longos e complexos. Por exemplo, ele exigia que muito contexto fosse comprimido em uma memória limitada, o que levava à perda de detalhes essenciais e gerava ambiguidades.
Por isso, o transformer adotou uma estratégia radical: o mecanismo de self-attention (auto-atenção). Esse mecanismo permite que o modelo compare cada palavra de uma frase com todas as outras simultaneamente. Portanto, ele identifica padrões e constrói significado a partir das relações entre as palavras, assim como fazemos naturalmente quando lemos e interpretamos textos.
Como o transformer imita a cognição humana
Humanos não leem palavra por palavra em ordem rígida: nós pulamos, voltamos, fazemos suposições e ajustamos o entendimento conforme o contexto. Da mesma forma, o transformer usa seu mecanismo de atenção para avaliar cada parte das informações com precisão. Por exemplo, a pesquisadora Sasha Luccioni, da Hugging Face, afirma que o uso abrangente de dados da internet e da Wikipedia aumenta consideravelmente o poder dessas ferramentas.
Aplicações além do processamento de linguagem natural
Além de revolucionar o processamento de linguagem natural, o transformer serve de base para gerar música, criar imagens e modelar moléculas complexas. Por exemplo, o AlphaFold, uma ferramenta que prevê a estrutura tridimensional das proteínas, trata longas sequências de aminoácidos como se fossem sentenças. A funcionalidade de uma proteína depende da maneira como ela se dobra, e este mecanismo considera as interações entre partes distantes da sequência. Assim, o auto-atenção possibilita avaliar essas conexões longas com alta precisão.
O impacto da arquitetura transformer na inteligência artificial
Em retrospectiva, a descoberta parece óbvia: a inteligência, seja humana ou artificial, depende de saber onde e quando focar a atenção. Portanto, o transformer não apenas auxiliou as máquinas a compreenderem a linguagem, como também lhes deu a capacidade de navegar por qualquer dado estruturado, semelhante ao modo como navegamos em nossos próprios mundos complexos.
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