Há um artigo de pesquisa perspicaz que merece atenção se estiver a explorar como os sistemas de IA modernos funcionam realmente a um nível fundamental.

Trabalhos académicos recentes descobriram algo fascinante: o treino padrão de transformadores não aprende padrões aleatoriamente—está implicitamente a executar um algoritmo de Expectation-Maximization por baixo dos panos. Aqui está a explicação que faz tudo fazer sentido:

Os mecanismos de atenção realizam a etapa E, essencialmente fazendo atribuições suaves de quais posições de tokens realmente importam e merecem foco computacional. Entretanto, as transformações de valor executam a etapa M, refinando e atualizando iterativamente as representações aprendidas com base nesses pesos de atenção.

Esta ligação entre a arquitetura do transformer e os algoritmos EM tem implicações importantes para quem constrói infraestruturas de IA ou estuda como as redes neurais processam dados sequenciais. Sugere que estes modelos resolvem problemas de otimização de uma forma muito específica e estruturada—não através de uma busca exaustiva por padrões, mas através de uma estrutura probabilística elegante.

Para desenvolvedores que trabalham em sistemas blockchain ou protocolos distribuídos, compreender estas mecânicas subjacentes pode orientar melhores decisões arquitetónicas. O artigo oferece uma perspetiva matemática que explica por que os transformers funcionam tão bem.