¿Qué es un transformer en IA? La atención y los LLM

Puntos clave

• Un transformer es una arquitectura de red neuronal que utiliza la atención para conectar partes relevantes de su entrada.
• La mayoría de los grandes modelos de lenguaje (LLM) modernos utilizan transformers, pero estos también funcionan con imágenes, audio y otros datos.
• No necesitas crear ni entrenar un transformer para usarlo: empieza con un modelo existente y una tarea pequeña y medible.

Un transformer en IA es un tipo de red neuronal que aprende relaciones entre fragmentos de datos, como las palabras de una oración, mediante un mecanismo llamado atención. Es la arquitectura que sustenta la mayoría de los LLM modernos y les ayuda a procesar el contexto y generar respuestas.

Cómo funciona

Piensa en un transformer como un sistema que actualiza repetidamente su interpretación de cada fragmento de la entrada utilizando información de otros fragmentos relevantes. No entiende el lenguaje en el sentido humano; aprende patrones numéricos durante el entrenamiento.

Esta es una visión simplificada del proceso para texto.

1. El texto se convierte en tokens

El modelo divide el texto en tokens. Un token puede ser una palabra, parte de una palabra o un signo de puntuación.

Cada token se convierte en una representación numérica llamada embedding. Estas representaciones se ajustan durante el entrenamiento para que el modelo pueda captar patrones y relaciones útiles.

El modelo también recibe información sobre las posiciones de los tokens. Esto le ayuda a distinguir «el perro persiguió al gato» de «el gato persiguió al perro».

2. La atención conecta la información relevante

La autoatención permite al modelo ponderar la información de distintas posiciones dentro de una secuencia.

Considera: «El trofeo no cabía en el maletín porque era demasiado grande».

Interpretar qué «era demasiado grande» implica tener en cuenta las palabras circundantes y sus relaciones. La atención ofrece una forma de combinar información contextual que puede ayudar a resolver referencias como esta, aunque no garantiza una interpretación correcta.

Los transformers suelen utilizar múltiples cabezas de atención. Estas permiten al modelo aprender distintas formas de relacionar tokens en lugar de depender de un único conjunto de pesos de atención.

3. Las capas refinan las representaciones

Un transformer apila operaciones de atención junto con otros componentes, incluidas redes neuronales de propagación hacia delante. A lo largo de muchas capas, el modelo construye representaciones cada vez más útiles de la entrada.

Los distintos diseños de transformers gestionan el contexto de forma diferente:

• Los modelos codificadores pueden utilizar el contexto a ambos lados de un token, lo que resulta útil para tareas como la clasificación de texto.
• Los modelos solo decodificadores suelen predecir el siguiente token utilizando los anteriores. Este diseño es habitual en los LLM conversacionales.
• Los modelos codificador-decodificador procesan una entrada y generan una salida, lo que los hace útiles para tareas como la traducción.

4. El entrenamiento enseña patrones; la inferencia los utiliza

Durante el entrenamiento, el modelo ajusta sus parámetros para mejorar su rendimiento respecto a un objetivo de aprendizaje. En muchos LLM, ese objetivo incluye predecir el siguiente token.

Durante la inferencia, un modelo entrenado procesa tu instrucción y genera una salida. Un LLM típico de generación de texto produce un token cada vez, utilizando la instrucción y los tokens ya generados.

Una conversación normal no vuelve a entrenar automáticamente los parámetros subyacentes del modelo.

Ejemplos del mundo real

Los transformers permiten mucho más que interfaces de chat.

Redacción y resúmenes: Un LLM puede convertir notas de una reunión en un borrador de resumen o reescribir un correo electrónico largo. Revisa el resultado para detectar detalles omitidos y afirmaciones inventadas.

Asistencia de programación: Los modelos pueden explicar funciones, sugerir código y ayudar a diagnosticar errores. Las familias de modelos como Qwen (Alibaba) incluyen modelos orientados a la programación y a tareas generales. El código generado sigue necesitando pruebas y una revisión de seguridad.

Respuesta a preguntas sobre documentos: Una empresa puede recuperar fragmentos relevantes de sus documentos y proporcionárselos a un LLM antes de que responda. Este enfoque, llamado generación aumentada por recuperación (RAG), aporta contexto sin necesidad de volver a entrenar el modelo.

Traducción y clasificación: Los transformers pueden traducir texto o categorizar mensajes entrantes, por ejemplo, para identificar solicitudes de soporte que requieren atención urgente.

Imágenes y audio: Los transformers también pueden procesar fragmentos de imágenes o representaciones del sonido. En los sistemas multimodales, ayudan a conectar distintos tipos de entrada, como una imagen y una pregunta sobre ella.

Ventajas y limitaciones

El transformer adquirió relevancia en parte porque su diseño permite un entrenamiento eficaz con grandes conjuntos de datos.

A diferencia de las redes recurrentes tradicionales, que procesan las secuencias paso a paso, los transformers estándar pueden realizar en paralelo gran parte de los cálculos del entrenamiento en las distintas posiciones de los tokens. Eso no significa que un modelo conversacional genere toda su respuesta de una sola vez.

Otras ventajas incluyen:

• Gestión del contexto: La atención puede conectar información entre partes distantes de una entrada.
• Adaptabilidad: La arquitectura funciona en tareas de lenguaje, visión, audio y otras.
• Reutilización: Un modelo preentrenado a menudo puede abordar nuevas tareas mediante instrucciones o entrenamiento adicional.

Las limitaciones son igual de importantes.

Una respuesta fluida puede ser incorrecta. Un modelo puede producir afirmaciones contundentes y plausibles que carezcan de fundamento o sean falsas. La atención no es un mecanismo de verificación de hechos.

El contexto tiene límites. Los modelos aceptan una cantidad limitada de información de entrada, e incluir información no garantiza que la utilicen correctamente.

Los costes computacionales pueden ser considerables. En la autoatención completa estándar, el número de interacciones entre tokens crece de forma cuadrática con la longitud de la secuencia. Por tanto, las entradas más largas pueden aumentar considerablemente las necesidades de procesamiento y memoria.

Los datos de entrenamiento moldean el comportamiento. Los modelos pueden reproducir sesgos y carecer de conocimientos actuales o especializados.

La privacidad requiere una gestión consciente. Comprueba dónde se procesan las instrucciones, qué se registra y quién puede acceder a los datos sensibles.

Cómo empezar

No necesitas entrenar un transformer desde cero. Para la mayoría de los principiantes y equipos, utilizar un modelo existente es la opción práctica.

1. Elige una tarea concreta y acotada. Prueba a resumir informes breves, explicar código o redactar respuestas. Define qué debe contener una respuesta satisfactoria.

1. Elige cómo ejecutar un modelo. Ollama proporciona un entorno para ejecutar LLM abiertos de forma local. Comprueba los requisitos de hardware y la licencia del modelo antes de descargarlo. El despliegue local ofrece más control, pero la seguridad sigue dependiendo de tu configuración.

1. Crea un flujo de trabajo solo si es necesario. Dify ofrece un editor visual para aplicaciones de LLM, flujos de trabajo con agentes y RAG. Flowise es otra opción para crear chatbots y flujos de agentes mediante una interfaz de arrastrar y soltar.

1. Evalúa con ejemplos representativos. Incluye casos sencillos, solicitudes ambiguas y preguntas que el modelo debería negarse a responder. Compara la exactitud de los datos, la utilidad, el tiempo de respuesta y el coste.

1. Supervisa los problemas recurrentes. Langfuse permite realizar el seguimiento, la evaluación y la supervisión de aplicaciones de LLM. Configura el registro con cuidado para evitar conservar información sensible innecesariamente.

Preguntas frecuentes

¿Un transformer es lo mismo que un LLM?

No. Un transformer es una arquitectura; un LLM es un modelo de gran tamaño entrenado para tareas de lenguaje. La mayoría de los LLM actuales utilizan arquitecturas transformer, pero los transformers también sustentan sistemas que no son modelos de lenguaje.

¿La atención explica por qué un modelo dio una respuesta?

No de forma fiable. Los pesos de atención muestran cómo se pondera la información dentro de determinadas operaciones, pero no constituyen una explicación completa del razonamiento del modelo ni una garantía de que su respuesta sea correcta.

¿Necesito conocimientos de aprendizaje automático para usar un transformer?

No. Puedes utilizar modelos existentes mediante una interfaz, una herramienta de ejecución local o un creador visual de aplicaciones. Los conocimientos técnicos más profundos cobran importancia cuando necesitas entrenamiento personalizado, despliegue en producción, evaluación rigurosa o controles de seguridad más sólidos.