¿Qué es la arquitectura transformer? Definición y retos para la empresa

Antes de 2017, los modelos de procesamiento del lenguaje utilizaban arquitecturas secuenciales (RNN, LSTM) que trataban las palabras una por una, en orden. Este enfoque limitaba la capacidad del modelo para capturar relaciones entre palabras distantes en un texto, y dificultaba la paralelización del entrenamiento. La arquitectura transformer, presentada en el paper Attention Is All You Need (Vaswani et al., 2017), introduce una ruptura: el modelo trata todas las palabras simultáneamente, calculando para cada par de palabras una puntuación de atención que mide su pertinencia mutua. Consecuencia: la paralelización se vuelve posible (el entrenamiento pasa de secuencial a masivamente paralelo, explotable en GPU), y el modelo puede establecer vínculos a muy larga distancia en un texto. El transformer es hoy la base de todos los LLM mayores (GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral), pero también de los modelos de generación de imagen (DALL-E, Stable Diffusion) y de los modelos multimodales.