Série Didática sobre IA

#Machine Learning
#Inteligência Artificial (IA)

🖼️ INFOGRÁFICO - Mecanismos de Atenção Usados em Modelos de Linguagem como os Transformers GPT

(Complementa o conteúdo do Artigo 5 - Processamento de Linguagem Natural (PLN))

1. Introdução

Os Transformers, como o GPT, revolucionaram o processamento de texto com mecanismos de atenção para interpretar e gerar conteúdo com eficiência.

Este infográfico explica como a Atenção Escalonada, Multi-Head e Self-Attention ajudam esses modelos a identificar padrões, entender contextos e gerar respostas precisas.

2. O Papel da Atenção no GPT

A atenção (ou attention em inglês) é um mecanismo fundamental no modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer). Ela permite que o modelo foque em diferentes partes do texto de entrada ao gerar uma resposta, capturando a relevância contextual das palavras.

Imagine que você está lendo um texto longo e precisa lembrar de certos detalhes para responder a uma pergunta. A atenção faz algo similar: ela ajuda o modelo a identificar quais partes do texto são mais importantes em cada estágio da geração da resposta. Isso melhora significativamente a qualidade e a coerência do texto gerado.

3. Tipos de Mecanismos de Atenção em Deep Learning

3.1 Atenção Simples (Bahdanau)

Introduzida por Bahdanau et al. em 2014, esse mecanismo calcula um peso para cada palavra do texto de entrada com base na relevância para a palavra que está sendo gerada na saída.

3.2 Atenção Escalonada (Luong)

Proposto por Luong et al. em 2015, é uma variação do mecanismo de Bahdanau. Ele usa duas variantes:

Atenção Global – Considera toda a sequência de entrada.
Atenção Local – Foca em partes específicas do texto de entrada.

Esse ajuste de foco torna o modelo mais eficiente na interpretação de diferentes contextos.

3.3 Atenção Multi-Cabeça

Utilizada em modelos Transformer, como o GPT, esse mecanismo divide a atenção em várias "cabeças", permitindo que o modelo:

✅ Focalize diferentes partes do texto simultaneamente.

✅ Capture múltiplos aspectos das relações entre palavras.

Isso melhora a capacidade do modelo de lidar com sequências complexas e longas.

3.4 Atenção Self-Attention

Também utilizada em Transformers, esse mecanismo permite que cada palavra no texto de entrada se relacione com todas as outras palavras.

🔹 Isso é especialmente útil para capturar dependências de longo alcance em sequências.

🔹 A Self-Attention torna os modelos mais precisos e eficientes ao interpretar o contexto global de um texto.

4. Visualização dos Mecanismos de Atenção

Para ilustrar melhor como esses mecanismos funcionam na prática, o infográfico a seguir apresenta uma visão detalhada de cada tipo de atenção e seu papel no processamento da linguagem natural.