Transformers Revisitados: Arquitetura, Atenção e Limitações

Transformers são agora a arquitetura dominante na inteligência artificial moderna. Introduzidos em 2017 por Vaswani et al. no contexto do processamento de linguagem natural, eles revolucionaram sinceramente a visão computacional, geração de música, bioinformática e muitos outros campos. Este artigo apresenta uma análise progressiva e conceitual de sua arquitetura desde o mecanismo de atenção até as codificações posicionais modernas (RoPE, ALiBi) juntamente com métodos avançados de treinamento (RLHF, instruction tuning) e otimizações recentes (FlashAttention, sparse attention). Limitações fundamentais e alternativas emergentes (modelos de espaço de estado, Mamba) também são examinadas para fornecer uma visão completa e atualizada do panorama de modelagem de sequências.