🤖 O Que São Transformers?

Entendendo o Artigo “Attention is All You Need”

Se você já ouviu falar em ChatGPT, Bard, Gemini ou LLMs, então você está vendo os resultados do paper “Attention is All You Need” — o artigo que revolucionou o campo da inteligência artificial com o conceito de Transformers.

Neste post, vou explicar de forma simples o que são Transformers e por que eles mudaram tudo.

📖 Contexto: Antes do Transformer

Antes de 2017, a maioria dos modelos de linguagem usava RNNs (Redes Recorrentes) ou LSTMs, que leem uma sequência palavra por palavra. Isso gerava limitações, como:

• Dificuldade de paralelização

• Perda de contexto em sequências longas

• Treinamento mais lento

⚡ A Inovação: Self-Attention

O artigo do Google propôs um modelo que não depende de recorrência. Em vez disso, ele usa um mecanismo chamado Self-Attention, que permite que o modelo preste atenção a todas as palavras da frase ao mesmo tempo, ponderando a importância de cada uma.

Exemplo prático:

Na frase:“O gato viu o cachorro na rua porque ele estava latindo.”

Com self-attention, o modelo pode entender que “ele” provavelmente se refere a “o cachorro”, e não “o gato”.

🧠 O Que é um Transformer?

Um Transformer é um modelo de deep learning composto por camadas de atenção e camadas feedforward, que processam entradas de texto em paralelo e com maior capacidade de entender relações complexas.

Estrutura básica:

• Encoder: entende o contexto da entrada

• Decoder: gera a saída com base nesse contexto

(LLMs como ChatGPT usam só o decoder; BERT usa só o encoder.)

🧩 Por que foi revolucionário?

✅ Treinamento paralelo (mais rápido que RNNs)

✅ Escalável — funciona melhor quanto mais dados e camadas

✅ Contexto global — entende relações entre palavras distantes

✅ Versátil — serve pra tradução, resumo, geração de texto, código, imagem, áudio...

🔬 Um detalhe técnico: “Attention” explicada de forma simples

O modelo calcula algo como:

mathematica

CopiarEditar

Atenção(Q, K, V) = softmax(Q × Kᵀ / √dₖ) × V

• Q = Query (o que estou tentando entender)

• K = Key (o que tem disponível)

• V = Value (o que preciso da informação)

Isso permite que o modelo pese quais partes do texto são mais importantes para a tarefa.

💥 Impacto do Paper

O artigo “Attention is All You Need” foi publicado em 2017 por pesquisadores do Google e se tornou uma das publicações mais citadas da história.

Desde então, surgiram modelos como:

• BERT (2018)

• GPT (1, 2, 3, 4)

• T5

• Gemini (ex-Bard)

• Claude

• Mistral, LLaMA, Falcon...

🚀 ConclusãoO Transformer é o coração das IAs modernas.

Sem ele, a revolução atual em IA generativa provavelmente não teria acontecido tão rápido — e tão bem. Se você desenvolve ou se interessa por IA, esse é um conceito essencial para o seu vocabulário técnico.