Se você acha que IA é mágica, este post vai te mostrar que é pura engenharia de dados. Os Transformers são a espinha dorsal de quase tudo o que vemos hoje: Tradutores automáticos, Geradores de Imagem e LLMs.

O Problema da Memória Curta: Nas arquiteturas antigas, se você desse um livro para a IA ler, quando ela chegasse no capítulo 10, ela já teria perdido a referência matemática do capítulo 1. Isso acontecia porque a informação era passada como um “telefone sem fio” entre as camadas.

A Revolução da Atenção: O mecanismo de Attention funciona como uma matriz de correlação. Para cada palavra, o modelo calcula uma pontuação em relação a todas as outras palavras da frase.

• Exemplo Técnico: Na frase “O sistema caiu após o commit”, o Transformer associa o peso do erro de “sistema” diretamente ao “commit”, ignorando as palavras de ligação inúteis.

Por que aprender isso agora? Desenvolvedores que entendem o funcionamento interno dessas arquiteturas deixam de ser “usuários de API” e passam a ser Engenheiros de ML. Saber como os pesos e os tokens funcionam permite que você otimize o consumo de tokens e crie prompts muito mais eficazes.