Transformer es un modelo de aprendizaje profundo que se utiliza ampliamente en tareas de procesamiento del lenguaje natural, como clasificación de texto, análisis de sentimientos, traducción automática, etc.
El siguiente es un ejemplo de cómo explicar Transformer usando ejemplos de la vida real:
Supongamos que estás en una fiesta y hay mucha gente charlando. Quieres saber cuál es el tema de la fiesta, pero no quieres preguntarle directamente al organizador de la fiesta. En este momento, Transformer puede ayudarte.
Transformer puede analizar las conversaciones de las personas en una fiesta, encontrar palabras clave y temas, y convertir esa información en un hashtag. Por ejemplo, si la gente habla de películas, música y comida, Transformer podría etiquetar el tema de la fiesta como "Entretenimiento".
¿Cómo hace esto Transformer? Utiliza una tecnología llamada "mecanismo de atención", que es similar a la atención humana. Cuando las personas conversan, notarán algunas palabras clave y temas y utilizarán esta información para inferir el tema de la fiesta. Transformer es similar: puede inferir el significado del texto analizando palabras clave y temas en datos de texto.
En resumen, Transformer es un poderoso modelo de procesamiento de lenguaje natural que puede ayudarnos a comprender y procesar datos de texto. Funciona de manera similar al mecanismo de atención humana y puede ayudarnos a encontrar información útil a partir de grandes cantidades de datos de texto.