Aunque el titulo de “Transformers vs Redes Neuronales” parece sacado de la popular franquicia de Hasbro, en este caso, en este caso, se trata de modelos utilizados en el campo del aprendizaje automático que, tienen diferencias a nivel de arquitectura y en los problemas que abordan en los casos de uso específicos.
Un ejemplo para entender mas fácil los conceptos de Transformers vs Redes Neuronales
Para entender mejor el tema, vamos a imaginar una especie de cerebro artificial hecho de muchas pequeñas “células” llamadas neuronas que, están organizadas en capas y se conectan entre sí. En el momento de darle una tarea a este órgano, como es el caso de reconocer una imagen, las neuronas trabajan juntas para resolverla pero necesitan muchos datos y tiempo para aprender.
Ahora bien, en el caso del transformer, imaginemos otro cerebro artificial un poco más avanzado que puede prestar atención a diferentes partes de una tarea al mismo tiempo y, lo mejor es que, no tiene que hacerlo en orden, lo cual, o hace muy bueno para procesamiento de lenguaje natural (NLP) pero requiere muchos mas recursos que el modelo del ejemplo anterior.
Ventajas y desventajas de los Transformers vs Redes Neuronales
Así las cosas, en el momento de resolver un problema, ambos cerebros o modelos de inteligencia artificial tienen sus ventajas y desventajas, y la elección entre ellos depende del problema específico y los recursos disponibles. Pero para entender mejor el tema, vamos a desarrollar cada caso en especifico.
Lo primero que se debe aclarar es que ambos modelos son muy versátiles, pero se destacan en diferentes áreas, de la siguiente forma:
- Las Redes Neuronales: son muy buenas en clasificación de imágenes, reconocimiento de voz y predicción de series temporales. A su vez, son flexibilidad y tienen la capacidad de generalización, pero con menor puntuación comparada con los transformers en eficiencia.
- Los Transformers: son excelentes en procesamiento de lenguaje natural, como traducción automática y generación de texto. Son más eficientes en el procesamiento y obtienen un mejor rendimiento en este tipo de tareas de NPL (como por ejemplo los Chatbots con IA).
Pero, no todo es color de rosa, ambas tecnologías tienen desventajas similares en términos de requerimientos de datos y computación, pero los transformers son más complejos y requieren más recursos.
