El año 2017 marcó un antes y un después en el campo de la inteligencia artificial con la publicación del artículo "Attention Is All You Need". Un grupo de investigadores de Google introdujo el modelo Transformer, una arquitectura que cambiaría para siempre el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial en general.
Hasta ese momento, la mayoría de los modelos de lenguaje dependían de estructuras secuenciales como las redes neuronales recurrentes (RNN) o las redes LSTM, que procesaban la información palabra por palabra en un orden estricto. Este enfoque tenía limitaciones evidentes: era lento, difícil de paralelizar y sufría problemas para capturar relaciones a larga distancia dentro de un texto. Fue en este contexto donde el Transformer irrumpió con una propuesta revolucionaria: prescindir por completo de las recurrencias y basarse exclusivamente en mecanismos de atención.
Continúa leyendo con una prueba gratuita de 7 días
Suscríbete a 365 relatos de la Inteligencia Artificial para seguir leyendo este post y obtener 7 días de acceso gratis al archivo completo de posts.