Transformers¶

Definição clara¶

Transformers são arquiteturas de deep learning baseadas em mecanismo de atenção, projetadas para modelar dependências de longo alcance em sequências.

Explicação conceitual¶

Diferente de RNNs, Transformers processam tokens em paralelo e aprendem relações contextuais por atenção. Isso os tornou padrão para NLP e base dos LLMs.

Como funciona internamente¶

Texto é convertido em tokens.
Tokens viram embeddings + codificação posicional.
Blocos de self-attention calculam importância entre tokens.
Camadas feed-forward refinam representações.
Head final projeta para tarefa (geração/classificação).

Exemplos práticos¶

Chatbots com LLM.
Tradução automática.
Resumo de documentos técnicos.

Quando usar¶

Processamento de linguagem natural em escala.
Tarefas com contexto longo.
Necessidade de transfer learning com modelos pré-treinados.

Limitações¶

Alto uso de memória em contexto longo.
Custo de inferência pode ser elevado.
Exige estratégias para reduzir alucinação.

Relação com outros conceitos¶

Depende de Tokenização e Embeddings.
É a base para Prompt Engineering e Retrieval-Augmented Generation (RAG) em Produção.
Operação em produção requer Observabilidade para Aplicações com LLM.

Exemplos em Python quando aplicável¶

from transformers import pipeline

gerador = pipeline("text-generation", model="distilgpt2")
saida = gerador("Explain what a feature store is", max_length=40, num_return_sequences=1)
print(saida[0]["generated_text"])