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Os Transformers são a arquitetura fundamental que permite aos modelos como GPT processar texto de forma paralela e eficiente. Eles funcionam através de um mecanismo chamado atenção, que identifica quais partes do texto são mais importantes para entender o significado de cada palavra.
A arquitetura Transformer com mecanismos de atenção sofisticados permite que o modelo processe sequências inteiras de texto ao mesmo tempo, em vez de uma palavra por vez. Isso torna o processamento muito mais rápido e eficiente, e é exatamente o que permite ao GPT gerar textos coerentes e contextualmente apropriados.
Os Transformers utilizam o mecanismo de atenção multi-cabeça para processar sequências de texto em paralelo. Este é o design que revolucionou os modelos de linguagem e é a base do GPT, permitindo aprender padrões complexos de linguagem em grandes volumes de dados.
Redes convolucionais (CNNs) são especializadas em processar imagens, não textos. Elas usam filtros espaciais para detectar características visuais. Os modelos GPT não usam essa arquitetura para processamento de linguagem natural.
Regressão linear é um método estatístico simples demais para capturar a complexidade da linguagem humana. Os modelos GPT utilizam redes neurais muito mais sofisticadas, com bilhões de parâmetros, não operações lineares básicas.
Árvores de decisão são boas para tarefas de classificação estruturadas, mas não conseguem capturar as nuances e dependências de longo alcance que existem no texto. O Transformer resolve exatamente esse problema através da atenção.