Entendendo Melhor Transformer, Attention e Backpropagation (Termos de IA)

Em IA moderna, especialmente em modelos como GPT, BERT e outros modelos de linguagem, o método mais importante é o Transformer. Ele é uma arquitetura de rede neural criada para lidar com sequências, como frases, textos, código, áudio ou imagens divididas em partes.

A ideia central do Transformer é: em vez de ler uma frase palavra por palavra de forma rígida, ele analisa todas as partes ao mesmo tempo e aprende quais partes são mais importantes para entender cada palavra ou token. Isso é feito com a técnica de atenção.

1. O que é o Transformer?

Um Transformer recebe uma sequência de entrada, por exemplo:

“O gato subiu no telhado porque ele estava assustado.”

O modelo precisa entender que “ele” provavelmente se refere a “o gato”. Para isso, ele compara cada palavra com as outras e calcula relações de importância.

Antes dos Transformers, muitos modelos usavam redes recorrentes, como RNNs e LSTMs, que processavam o texto em ordem. Isso dificultava capturar relações longas, como uma palavra no início da frase influenciando outra no final. O Transformer resolve isso usando atenção, permitindo que cada palavra “olhe” diretamente para todas as outras.

2. O que são tokens?

Modelos de IA geralmente não enxergam texto diretamente como palavras inteiras. Eles dividem o texto em pequenas unidades chamadas tokens.

Por exemplo:

“inteligência artificial”

pode virar algo como:

“intelig”, “ência”, “artificial”

Cada token é convertido em números, chamados embeddings. Esses números representam o significado aproximado daquele token em um espaço matemático.

Então, o modelo não trabalha com palavras como texto, mas com vetores numéricos.

3. O que é atenção?

Atenção é uma técnica que permite ao modelo decidir quais partes da entrada são mais relevantes para entender uma parte específica.

Exemplo:

“Maria pegou a chave porque ela estava atrasada.”

Quando o modelo analisa “ela”, precisa decidir se “ela” se refere a “Maria” ou “chave”. A atenção ajuda o modelo a dar mais importância para “Maria”.

Em termos simples, atenção responde à pergunta:

“Para entender este token, quais outros tokens eu devo considerar mais?”

4. Query, Key e Value

Na atenção do Transformer, cada token gera três representações principais:

Query, Key e Value.

Pense assim:

• Query: o que este token está procurando?
• Key: o que cada outro token oferece como informação?
• Value: qual informação será passada se esse token for considerado relevante?

Por exemplo, no token “ela”, a Query pode estar procurando um sujeito feminino. A Key de “Maria” combina bem com essa busca. Então o modelo dá mais atenção a “Maria” e usa seu Value para entender melhor “ela”.

Matematicamente, o modelo compara Queries com Keys. Quanto maior a compatibilidade, maior o peso de atenção.

5. O que são pesos de atenção?

Os pesos de atenção são números que indicam o quanto cada token deve influenciar outro token.

Imagine a frase:

“O cachorro correu atrás da bola porque ela rolou.”

Ao analisar “ela”, o modelo pode atribuir pesos assim:

Aqui, “bola” recebe o maior peso, porque “ela” provavelmente se refere à bola.

Esses pesos geralmente são normalizados para somarem 1. Isso costuma ser feito com uma função chamada softmax, que transforma os valores em uma espécie de distribuição de probabilidade.

6. Self-attention

O tipo mais famoso de atenção no Transformer é a self-attention, ou autoatenção.

Ela recebe esse nome porque a sequência presta atenção em si mesma.

Cada token olha para todos os outros tokens da mesma sequência e decide quais são relevantes.

Exemplo:

“O banco estava cheio de pessoas.”

A palavra “banco” pode significar instituição financeira ou assento. A self-attention usa o contexto “cheio de pessoas” para tentar entender o significado mais provável.

7. Multi-head attention

O Transformer não usa apenas uma atenção. Ele usa várias atenções ao mesmo tempo. Isso é chamado de multi-head attention.

Cada “cabeça” de atenção pode aprender um tipo diferente de relação.

Uma cabeça pode prestar atenção em relações gramaticais:

sujeito → verbo

Outra pode prestar atenção em referência:

pronome → substantivo

Outra pode focar em significado:

palavra ambígua → contexto

Por isso, o modelo consegue capturar várias camadas de significado ao mesmo tempo.

8. O que são pesos no modelo?

Além dos pesos de atenção, existem os pesos treináveis da rede neural.

Esses pesos são parâmetros internos que o modelo aprende durante o treinamento. Eles determinam como o modelo transforma entradas em saídas.

Durante o treinamento, o modelo recebe muitos exemplos. Por exemplo:

Entrada: “A capital do Brasil é”

Resposta esperada: “Brasília”

No começo, o modelo erra bastante. Ele calcula o erro e ajusta seus pesos internos usando um processo chamado backpropagation e otimização, geralmente com algoritmos como Adam ou variações dele.

Com bilhões ou trilhões de exemplos, o modelo ajusta os pesos até conseguir prever melhor o próximo token.

9. Como o Transformer gera texto?

Em modelos generativos, como os modelos GPT, o Transformer recebe um texto inicial e tenta prever o próximo token.

Exemplo:

“O céu está”

O modelo calcula probabilidades:

Ele escolhe um token, adiciona ao texto, e repete o processo.

Então:

“O céu está” → “azul”
“O céu está azul” → “e”
“O céu está azul e” → “limpo”

Esse processo continua até formar uma resposta completa.

10. Encoder e Decoder

O Transformer original tem duas partes principais:

Encoder: lê e representa a entrada.

Decoder: gera a saída.

Modelos diferentes usam essas partes de maneiras diferentes.

O BERT usa principalmente encoder. Ele é bom para entender texto, classificar frases, encontrar entidades e responder perguntas.

O GPT usa principalmente decoder. Ele é bom para gerar texto, código, respostas e continuações.

Modelos de tradução, por exemplo, podem usar encoder e decoder juntos:

Entrada: “Eu gosto de música.”
Saída: “I like music.”

11. Positional encoding

Como o Transformer olha para todos os tokens ao mesmo tempo, ele precisa de alguma forma saber a ordem das palavras.

A frase:

“O cachorro mordeu o homem.”

não significa a mesma coisa que:

“O homem mordeu o cachorro.”

Por isso, o modelo usa informações de posição, chamadas positional encoding ou embeddings posicionais. Elas indicam onde cada token está na sequência.

Resumo simples

O Transformer funciona assim:

1. O texto é dividido em tokens.
2. Cada token vira um vetor numérico.
3. O modelo adiciona informação de posição.
4. A atenção calcula quais tokens são mais importantes para cada token.
5. Várias cabeças de atenção analisam relações diferentes.
6. Camadas neurais transformam essas informações.
7. Os pesos internos são ajustados durante o treinamento.
8. Na geração de texto, o modelo prevê o próximo token repetidamente.

Em uma frase:

A técnica de atenção permite que o modelo escolha em quais partes do texto focar, enquanto os pesos são os valores aprendidos que determinam como essa informação é processada e usada para gerar respostas.