Un transformer es un modelo de lenguaje de procesamiento basado en redes neuronales que ha demostrado ser muy efectivo para resolver diversos problemas de procesamiento de lenguaje natural, como la traducción automática, el resumen de texto y la clasificación de sentimientos.
Los transformers se basan en una arquitectura de red denominada «self-attention», que permite que la red procese secuencias de entrada de longitud variable de manera eficiente. Esto se logra mediante la utilización de múltiples «capas de atención», que permiten que la red considere múltiples elementos de la secuencia de entrada al mismo tiempo al tomar decisiones sobre cómo procesar la secuencia.
Los transformers aunque nacieron como una metodología para el procesamiento del lenguaje natural no solo se pueden utilizar para ello, sino que también se han demostrado efectivos para una amplia gama de otras tareas que involucran secuencias de datos.
Algunos ejemplos de tareas para las que se han utilizado los transformers incluyen:
- Clasificación de imágenes: Los transformers se han utilizado para clasificar imágenes en categorías predeterminadas.
- Predicción de series temporales: Los transformers se han utilizado para predecir valores futuros en series temporales de datos, como el precio de una acción o la temperatura en una ubicación determinada.
- Generación de texto: Los transformers se han utilizado para generar texto coherente a partir de una semilla de entrada, como un título o una frase inicial.
- Juegos de estrategia: Los transformers se han utilizado para crear agentes de juegos de estrategia que pueden tomar decisiones sobre cómo moverse en un juego y cómo interactuar con otros agentes.
En general, los transformers son una herramienta versátil que se pueden utilizar para una amplia gama de tareas que involucran secuencias de datos y que requieren la capacidad de procesar varios elementos de la secuencia al mismo tiempo.
Los Transformers proporcionan miles de modelos previamente entrenados para realizar tareas en diferentes modalidades, como texto, visión y audio.
Hugging Face Transformers proporciona API para descargar y usar rápidamente esos modelos previamente entrenados en un texto determinado, ajustarlos en sus propios conjuntos de datos y luego compartirlos con la comunidad en nuestro centro de modelos . Al mismo tiempo, cada módulo de Python que define una arquitectura es totalmente independiente y se puede modificar para permitir experimentos de investigación rápidos.
Los modelos de Transformers están respaldados por las tres bibliotecas de aprendizaje profundo más populares: Jax , PyTorch y TensorFlow , con una integración perfecta entre ellas. Es sencillo entrenar sus modelos con uno antes de cargarlos para la inferencia con el otro.
Demos On Line
Puede probar la mayoría modelos directamente en sus páginas desde el centro de modelos . También ofrecen alojamiento de modelos privados, control de versiones y una API de inferencia para modelos públicos y privados.
Aquí están algunos ejemplos:
En el procesamiento del lenguaje natural:
- Completar palabras enmascaradas con BERT
- Nombre Entidad Reconocimiento con Electra
- Generación de texto con GPT-2
- Inferencia de lenguaje natural con Roberta
- Resumen con BART
- Respuesta a preguntas con DistilBERT
- Traducción con T5
En Visión por Computador:
- Clasificación de imágenes con ViT
- Detección de objetos con DETR
- Segmentación Semántica con SegFormer
- Segmentación panóptica con DETR
En sonido:
En tareas multimodales:
Write With Transformer , creado por el equipo de Hugging Face, es la demostración oficial de las capacidades de generación de texto de este repositorio.
En definitiva un transformer no deja de ser una red neuronal profunda entrenada para una tarea, que podamos ajustarla con una segunda red neuronal para otra tarea totalmente diferente de la red neuronal de la que se compone el transformer de forma que podamos resolver tareas que antes eran exclusivas para los poseedores de grandes cantidades de datos, y ahora muestran una precisión y eficacia muy altas con muestras de pocos cientos de casos. Sin duda una gran herramienta para llevar la inteligencia artificial a pequeñas y grandes empresas.
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