{"id":179921,"date":"2025-06-06T09:35:11","date_gmt":"2025-06-06T08:35:11","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=179921"},"modified":"2025-05-30T11:04:34","modified_gmt":"2025-05-30T10:04:34","slug":"modelos-de-transformacion-que-son","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/modelos-de-transformacion-que-son","title":{"rendered":"Modelos de Transformaci\u00f3n: \u00bfQu\u00e9 son? \u00bfPor qu\u00e9 son importantes en IA?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"179921\" class=\"elementor elementor-179921\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f76b6be e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f76b6be\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fb393de elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fb393de\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>Desde su introducci\u00f3n en 2017, los modelos Transformer han transformado radicalmente el panorama de la IA, especialmente en el procesamiento del lenguaje natural (TAL\/NLP).<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d25490f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d25490f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dise\u00f1ados para superar las limitaciones de las <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/recurrent-neural-network-rnn-de-que-se-trata\"><span style=\"font-weight: 400;\">redes neuronales recurrentes (RNN)<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, los modelos Transformer se basan en mecanismos de auto-atenci\u00f3n que permiten un procesamiento paralelo de los datos. Utilizados por sistemas emblem\u00e1ticos como <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/chatgpt-como-funciona-este-algoritmo-de-pnl\"><span style=\"font-weight: 400;\">ChatGPT<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, BERT o <\/span><a href=\"http:\/\/docs.google.com\/vision-transformers-tout-savoir\"><span style=\"font-weight: 400;\">ViT<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, han abierto el camino a aplicaciones que van desde la <\/span><b>traducci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en tiempo real hasta el <\/span><b>an\u00e1lisis gen\u00f3mico<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Este art\u00edculo explora su funcionamiento, impacto y desaf\u00edos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e914a9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5e914a9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5689789 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5689789\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">\u00bfQu\u00e9 hab\u00eda antes de los Transformers?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9d0a8c4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9d0a8c4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Antes de 2017, los modelos dominantes para el procesamiento de secuencias (texto, voz) eran las <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/recurrent-neural-network-rnn-de-que-se-trata\"><span style=\"font-weight: 400;\">redes neuronales recurrentes (RNN)<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> y sus derivados como las <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/memoria-a-largo-plazo-a-corto-plazo-lstm\"><span style=\"font-weight: 400;\">LSTM (Long Short-Term Memory)<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Estas arquitecturas procesaban los datos secuencialmente, manteniendo un \u00abestado de memoria\u00bb actualizado en cada etapa. Sin embargo, sufr\u00edan de dos problemas principales:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Problema de la desaparici\u00f3n del gradiente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: En secuencias largas, la informaci\u00f3n de los primeros tokens (palabras) se perd\u00eda.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Tiempo de entrenamiento largo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: El procesamiento secuencial limitaba la paralelizaci\u00f3n, haciendo que el aprendizaje fuese lento en grandes vol\u00famenes de datos.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0f12646 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0f12646\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para mitigar estos defectos, los investigadores introdujeron <\/span><b>capas de atenci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que permit\u00edan a los modelos enfocarse en partes relevantes de la entrada. Por ejemplo, en una tarea de traducci\u00f3n ingl\u00e9s-franc\u00e9s, el modelo pod\u00eda acceder directamente a las palabras clave de la oraci\u00f3n fuente para generar una salida precisa. No obstante, estos mecanismos segu\u00edan acoplados a RNN&#8230; hasta la <\/span><b>revoluci\u00f3n Transformers<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4b97160 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4b97160\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> Llevar m\u00e1s lejos los modelos de IA<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cb1582a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"cb1582a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5052b4b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5052b4b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">\u00bfC\u00f3mo se crearon los Transformers?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-86562ef elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"86562ef\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Descrito en el art\u00edculo fundacional <\/span><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1706.03762\"><i><span style=\"font-weight: 400;\">\u00abAttention Is All You Need\u00bb<\/span><\/i><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> (Vaswani et al., 2017), esta arquitectura abandona las RNN a favor de una atenci\u00f3n pura, combinada con t\u00e9cnicas innovadoras.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Posee estos <\/span><b>componentes clave:<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dd38e14 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"dd38e14\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">1. Codificaci\u00f3n Posicional<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ba7162a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ba7162a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">A diferencia de las RNN, los Transformers <\/span><b>no procesan los tokens en orden<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Para preservar la informaci\u00f3n secuencial, cada palabra recibe un vector posicional (sinusoidal o aprendido) indicando su posici\u00f3n en la oraci\u00f3n.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-65bd5a2 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"65bd5a2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/transformers-model-datascientest-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-179925\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/transformers-model-datascientest-1.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/transformers-model-datascientest-1-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/transformers-model-datascientest-1-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-19ac351 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"19ac351\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">2. Auto-Atenci\u00f3n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7faf4ba elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7faf4ba\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El n\u00facleo del Transformer se basa en capas de auto-atenci\u00f3n, donde cada token interact\u00faa con todos los dem\u00e1s a trav\u00e9s de tres matrices aprendidas:<\/span><\/p><ul><li><b>Consulta (Query)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Representa lo que el token busca.<\/span><\/li><li><b>Clave (Key)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Determina lo que el token puede ofrecer.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-718ab7b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"718ab7b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Valor (Value)<\/strong>: Contiene la informaci\u00f3n a transmitir.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los pesos de atenci\u00f3n se calculan mediante producto escalar entre consultas y claves, luego se normalizan mediante una funci\u00f3n <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">softmax<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este mecanismo permite que cada token se apoye en el contexto completo de la oraci\u00f3n, independientemente de su posici\u00f3n, favoreciendo as\u00ed una mejor comprensi\u00f3n de las relaciones ling\u00fc\u00edsticas \u00bb.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e84982 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5e84982\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">3. Atenci\u00f3n Multi-Cabezas<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bad5a19 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bad5a19\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para capturar diversos tipos de relaciones (sint\u00e1cticas, sem\u00e1nticas), cada capa utiliza varias cabezas de atenci\u00f3n en paralelo.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cada cabeza de atenci\u00f3n aprende una representaci\u00f3n diferente, permitiendo que el modelo extraiga simult\u00e1neamente m\u00faltiples niveles de significado, como dependencias gramaticales y relaciones de sentido.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los resultados se concatenan y transforman mediante una red neuronal de tipo feed-forward.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-02c4bfe elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"02c4bfe\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">4. Codificador-Decodificador<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4e7caae elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4e7caae\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul><li><b>Codificador<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Procesa la entrada para generar una representaci\u00f3n contextual.<\/span><\/li><li><b>Decodificador<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Utiliza esta representaci\u00f3n y los tokens anteriores para generar la salida paso a paso (por ejemplo, traducci\u00f3n).<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2743d88 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"2743d88\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> Entender c\u00f3mo funciona la IA<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0ac52a7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0ac52a7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-caff44c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"caff44c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">\u00bfC\u00f3mo se utilizan los Transformer Models?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1076ee7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1076ee7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En primer lugar, <\/span><b>ChatGPT y los LLMs<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Los Transformers generativos (<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/transformer-preentrenado-generado-gpt-que-es\"><span style=\"font-weight: 400;\">GPT<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, PaLM) generan texto coherente prediciendo el siguiente token. ChatGPT, entrenado por refuerzo, sobresale en di\u00e1logo y creaci\u00f3n de contenido.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tambi\u00e9n tenemos la <\/span><b>comprensi\u00f3n contextual con BERT<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. A diferencia de GPT, BERT utiliza un codificador bidireccional para capturar el contexto global. En 2019, optimizaba el 70 % de las b\u00fasquedas de Google.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, est\u00e1n los <\/span><b>Vision Transformers (ViT)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: al dividir una imagen en parches de 16\u00d716, ViT compite con las CNN en clasificaci\u00f3n, detecci\u00f3n de objetos, etc., gracias a su capacidad para modelar relaciones a largo alcance.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La figura a continuaci\u00f3n esquematiza la arquitectura de los Transformers as\u00ed como la de GPT y BERT para comparaci\u00f3n, que utilizan una parte de la arquitectura Transformers:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c571f9a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"c571f9a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1920\" height=\"1294\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/transformers-model.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-179926\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/transformers-model.webp 1920w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/transformers-model-300x202.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/transformers-model-1024x690.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/transformers-model-768x518.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/transformers-model-1536x1035.webp 1536w\" sizes=\"(max-width: 1920px) 100vw, 1920px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b144d6c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b144d6c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-76454d5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"76454d5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">\u00bfCu\u00e1les son las ventajas de los Transformer Models?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b74bc9a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b74bc9a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Al <\/span><b>paralelizar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> los pasos, se vuelven m\u00e1s <\/span><b>eficientes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: al evitar el procesamiento secuencial, los Transformers aprovechan completamente las <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/gpu-que-es\"><span style=\"font-weight: 400;\">GPU<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">\/TPU, reduciendo los tiempos de entrenamiento en un 50 a 80 % en comparaci\u00f3n con las RNN.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Su arquitectura permite un <\/span><b>preentrenamiento masivo en corpus no etiquetados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, como Wikipedia o el contenido de libros. Modelos como BERT o GPT-3 alcanzan rendimientos sin precedentes gracias a cientos de miles de millones de par\u00e1metros.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Inicialmente dise\u00f1ados para el <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nlp-introduccion\"><span style=\"font-weight: 400;\">NLP<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, hoy en d\u00eda los Transformers son <\/span><b>vers\u00e1tiles<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y se extienden a:<\/span><\/p><ul><li><b>La<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/u-net-lo-que-tienes-que-saber\"> visi\u00f3n por ordenador<\/a>: ViT (Vision Transformer) divide las im\u00e1genes en parches y las procesa como secuencias.<\/span><\/li><li><b>La biolog\u00eda<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: el an\u00e1lisis de secuencias de ADN o prote\u00ednas.<\/span><\/li><li><b>Lo multimodal<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: modelos que combinan texto, imagen y sonido, como <strong>DALL-E<\/strong>.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fd5fa87 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"fd5fa87\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> Aprender a desarrollar la inteligencia artificial<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f158157 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f158157\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-02deb4e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"02deb4e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">\u00bfCu\u00e1les son las limitaciones de los Transformer Models?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b79b307 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b79b307\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Podemos citar en primer lugar el <\/span><b>costo computacional y ambiental<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: el entrenamiento de modelos como GPT-3 consume varios megavatios-hora, planteando cuestiones \u00e9ticas y ecol\u00f3gicas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, los Transformers reproducen los <\/span><b>sesgos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> presentes en sus datos de entrenamiento. Esto representa un riesgo mayor cuando se utilizan para decisiones cr\u00edticas, como por ejemplo el reclutamiento a trav\u00e9s de la clasificaci\u00f3n de CVs o la ayuda a la decisi\u00f3n m\u00e9dica, ya que los sesgos impl\u00edcitos pueden perpetuarse e incluso amplificarse. Tambi\u00e9n pueden generar afirmaciones falsas pero plausibles, como la invenci\u00f3n de referencias acad\u00e9micas inexistentes o la afirmaci\u00f3n de que un evento ficticio ocurri\u00f3 realmente. Estas afirmaciones son <\/span><b>alucinaciones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Otra limitaci\u00f3n inevitable es la <\/span><b>complejidad de interpretaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. De hecho, los mecanismos de atenci\u00f3n, aunque poderosos, siguen siendo \u00abcajas negras\u00bb, dificultando la detecci\u00f3n de errores sist\u00e9micos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d42b202 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d42b202\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5d26183 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5d26183\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">\u00bfCu\u00e1les son las perspectivas futuras de los Transformer Models?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fcfd04e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fcfd04e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La r\u00e1pida evoluci\u00f3n de los Transformers ha transformado profundamente numerosos campos, haciendo indispensables las investigaciones sobre la optimizaci\u00f3n y reducci\u00f3n de su huella energ\u00e9tica. Hoy en d\u00eda, se nos presentan perspectivas prometedoras sobre el uso de los Transformers:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Modelos Eco-Eficientes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Investigaci\u00f3n de arquitecturas frugales donde se pone \u00e9nfasis en la optimizaci\u00f3n del consumo de recursos (energ\u00eda, memoria, potencia de c\u00e1lculo, volumen de datos\u2026), como los <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Sparse Transformers<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, o el uso de t\u00e9cnicas como LoRA (Low-Rank Adaptation) que permite afinar modelos sin necesitar un reentrenamiento completo<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>IA Multimodal<\/strong>: Integraci\u00f3n transparente texto-imagen-video como GPT-4 o Gemini, que tratan varias modalidades en un solo modelo).<\/span><\/li><li><b>Personalizaci\u00f3n \u00c9tica<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Adaptaci\u00f3n de los LLMs a necesidades espec\u00edficas sin sesgos.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-12f49ff elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"12f49ff\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/transformers-model-datascientest-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-179924\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/transformers-model-datascientest-2.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/transformers-model-datascientest-2-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/transformers-model-datascientest-2-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bc31416 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"bc31416\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fedca9f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fedca9f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Conclusi\u00f3n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-685b603 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"685b603\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los Transformers han <\/span><b>redefinido las fronteras de la IA<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, combinando eficiencia, versatilidad y potencia. Aunque enfrentan desaf\u00edos t\u00e9cnicos y \u00e9ticos, siguen siendo la piedra angular de los avances actuales, desde asistentes virtuales hasta la investigaci\u00f3n m\u00e9dica, a trav\u00e9s de herramientas de ayuda al diagn\u00f3stico m\u00e9dico. Su evoluci\u00f3n hacia sistemas m\u00e1s responsables y menos energ\u00edvoros probablemente marcar\u00e1 <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/anthropic-todo-sobre\"><span style=\"font-weight: 400;\">la pr\u00f3xima d\u00e9cada de la inteligencia artificial<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a4218ca elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"a4218ca\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> Inscr\u00edbase en nuestro curso de formaci\u00f3n en inteligencia artificial<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1478df5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1478df5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-27a8694 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"27a8694\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 son los modelos Transformer?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Los modelos Transformer son una arquitectura de inteligencia artificial basada en mecanismos de auto-atenci\u00f3n que permiten el procesamiento paralelo de datos, revolucionando el procesamiento del lenguaje natural.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 hab\u00eda antes de los Transformers?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Antes de los Transformers, las redes neuronales recurrentes (RNN) y las LSTM eran las arquitecturas dominantes para el procesamiento de secuencias, pero sufr\u00edan de problemas de eficiencia y p\u00e9rdida de informaci\u00f3n.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo se crearon los Transformers?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Los Transformers fueron introducidos en 2017 por Vaswani et al. en el art\u00edculo 'Attention Is All You Need', que present\u00f3 una arquitectura basada en atenci\u00f3n sin redes recurrentes.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son las ventajas de los modelos Transformer?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Los modelos Transformer son altamente eficientes gracias al procesamiento paralelo, permiten preentrenamiento masivo y son aplicables a diversas \u00e1reas como NLP, visi\u00f3n por ordenador y biolog\u00eda.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son las limitaciones de los modelos Transformer?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Las limitaciones incluyen un alto costo computacional, el riesgo de reproducir sesgos presentes en los datos y la dificultad para interpretar sus decisiones (efecto de 'caja negra').\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son las perspectivas futuras de los modelos Transformer?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"El futuro incluye modelos Transformer m\u00e1s ecoeficientes, multimodales que combinen texto, imagen y video, y una personalizaci\u00f3n \u00e9tica adaptada a diferentes necesidades.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Desde su introducci\u00f3n en 2017, los modelos Transformer han transformado radicalmente el panorama de la IA, especialmente en el procesamiento del lenguaje natural (TAL\/NLP). Dise\u00f1ados para superar las limitaciones de las redes neuronales recurrentes (RNN), los modelos Transformer se basan en mecanismos de auto-atenci\u00f3n que permiten un procesamiento paralelo de los datos. 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